SAMURAI模型的推出标志着视觉追踪技术的重大进步，尤其是在复杂场景中的应用。通过引入运动感知机制，SAMURAI不仅提高了追踪的准确性，还展示了其在零-shot条件下的强大性能。这一创新将为未来的智能设备提供更强的视觉识别能力，推动视觉追踪领域的发展。
SAMURAI 是对 SAM2模型的创新改进，旨在提升在复杂场景中的视觉对象追踪能力。
通过引入运动感知记忆机制，SAMURAI 能够准确预测物体运动并优化掩膜选择，避免了错误传播。
在多个基准数据集上，SAMURAI 显示出强大的零 - shot 性能，显著提高了追踪成功率和精度。
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