我们研究单次分割（one-shot segmentation）问题：在杂乱场景中，仅根据一个示例指令，识别并分割出一个此前从未见过的物体。为此，我们提出了一种新的数据集，命名为 $\textit{cluttered Omniglot}$cluttered Omniglot。通过采用一种基础架构——结合孪生网络（Siamese embedding）用于检测、U-net 用于分割——我们发现，随着场景杂乱程度的增加，该任务的难度也随之逐步提升。通过引入具备不同规模真实标签信息访问权限的“理想模型”（oracle models），我们对问题的多个方面进行了评估，结果表明，在此类视觉搜索任务中，检测与分割是相互交织的两个问题，解决其中一个有助于推动另一个的优化。因此，我们提出了 $\textit{MaskNet}$MaskNet，一种改进型模型，该模型能够关注多个候选位置，生成分割提案以掩蔽背景杂乱区域，并在分割出的物体中进行选择。我们的研究结果表明，基于对象检测与前景分割的迭代优化机制的图像识别模型，可能为处理高度杂乱的场景提供一种有效途径。