武士：强化的SAM 2 用于视觉对象跟踪
最佳零击中物体追踪模型
It's not long back when SAM 2 by Meta was released which is a monster of a model for Object segmentation and other general segmentation tasks. Unfortunately, it was discovered that SAM 2 struggles with object tracking for scenes with 在不久前，Meta 发布了 SAM 2，这是一款用于物体分割和其他一般分割任务的强大模型。不幸的是，发现 SAM 2 在处理场景中的物体跟踪时存在困难。
- ```html 很多人群， ```
- Here is the translation with HTML structure intact: ```html Fast-moving objects, 快速移动的物体， ```
- ```html 遮挡（物体的某些部分被其他物体挡住） ```
Sure! Here’s the translation while preserving the HTML structure: ```html To tackle this for visual tracking, a new model SAMURAI has come up which looks great on paper. SAMURAI is adapted from SAM2 itself for zero-shot visual tracking ``` Translated to Simplified Chinese: ```html 为了应对这个问题，针对视觉跟踪，出现了一种新的模型 SAMURAI，从纸面上看非常优秀。SAMURAI 是从 SAM2 本身改编而来，用于零样本视觉跟踪。 ```
零样本视觉跟踪是什么？
零样本视觉跟踪是计算机视觉中的一种先进技术，可以在视频流中跟踪对象，无需事先对特定对象类别进行训练。该方法利用零样本学习原理，使模型能够根据对象的视觉特征和上下文信息来识别和跟踪对象，即使它在训练过程中从未见过这些特定对象。
Here is the translation of the provided text into Simplified Chinese, keeping the HTML structure intact: ```html SAMURAI采用了一种基于运动感知的记忆机制，根据运动模式动态选择和优化过去的观察结果，即根据物体的运动方向和速度，它可以忘记不必要的细节。与使用僵化记忆系统的传统方法不同，这一创新最小化了视频帧之间的误差积累。 ```
Sure! Here is the translation of "How SAMURAI Works" into simplified Chinese while keeping the HTML structure intact: ```html 如何运作 SAMURAI ```
```html 在其核心，SAMURAI 被设计用于通过理解空间和时间上下文来预测和跟踪对象。以下是它如何实现这一目标： ```
Sure! Here's the translation while keeping the HTML structure: ```html 运动感知记忆选择： ```
- Sure! Here's the translation while keeping the HTML structure intact: ```html Unlike SAM 2, which uses a fixed-window memory, SAMURAI dynamically selects memories based on motion patterns. ``` ```html 与使用固定窗口内存的SAM 2不同，SAMURAI根据运动模式动态选择内存。 ```
- 通过分析物体随时间的运动，SAMURAI 优先考虑相关的帧，以确保更准确的预测。
Sure! Here's the translation of the text "Refined Mask Selection" into Simplified Chinese while keeping the HTML structure intact: ```html Refined Mask Selection: 精细化面具选择： ```
- 武士利用时间运动线索实时调整其分割掩模。
- 这降低了错误传播，特别是在快速移动或自遮挡对象中。
实时适应:
- Thanks to its efficient architecture, SAMURAI operates in real time, making it practical for applications like video surveillance or autonomous driving. 感谢其高效的架构，SAMURAI 实时运行，使其适用于视频监控或无人驾驶等应用。
```html 零样本学习： ```
- 武士不需要为新情况重新培训。它利用SAM 2的概括能力，但通过追踪专用机制加以增强。
武士对 SAM2
核心功能:
- SAM 2: 对象分割
- Here is the translation of "SAMURAI: Object tracking" into Simplified Chinese, while keeping the HTML structure: ```html SAMURAI: 目标跟踪 ```
Sure! Here's the translation for "Memory Management" in simplified Chinese: ```html 内存管理： ```
- SAM 2: 固定窗口内存
- Here's the translation while keeping the HTML structure: ```html SAMURAI：运动感知动态记忆 ```
Here is the translation with the HTML structure preserved: ```html
时间意识：
```- Here is the translated text while keeping the HTML structure intact: ```html SAM 2: 缺乏时间理解 ```
- 武士：利用时间线索预测物体运动
错误处理:
- Here is the translated text while keeping the HTML structure: ```html SAM 2: 随时间推移的误差传播增大 ```
- Sure! Here is the translation while keeping the HTML structure: ```html SAMURAI: 精炼记忆选择以最小化错误 ```
适应性:
- Here's the translation while preserving the HTML structure: ```html SAM 2: 一般对象分割任务 ```
- 武士：零点镜头跟踪复杂场景
为什么“武士”是一个改变游戏规则的游戏
准确度和精确度:
武士在性能指标方面取得了显着的提高，例如在LaSOT上提高了7.1%的AUC，在GOT-10k上提高了3.5%的AO，超越了传统跟踪器。
2. 跨情境适应能力:
使用零射学习，SAMURAI 可以随时跟踪任何对象，任何地方。它不依赖标记的数据集或重新训练。
3. 现实世界的应用：
从体育分析到监控，武士的强大性能使其成为任何需要准确可靠追踪的场景的理想选择。
建筑
给予对建筑的简要概述：
- 通过图像编码器处理输入视频帧以提取视觉特征，并利用记忆注意力动态地引用先前的帧。
- 武士利用感知运动的记忆选择机制评估记忆帧的动作得分，从而保留相关记忆并丢弃无关的记忆，从而减少错误。
- 一个掩码解码器将这些选定的特征结合起来，生成用于跟踪的预测掩码。
- 另外，它使用运动线索来细化多个遮罩预测，并结合亲和力头来评估遮罩质量，同时还有一个物体头来验证物体存在，确保在复杂场景中具有强大的跟踪性能。
Here’s the translation of your text into Simplified Chinese while keeping the HTML structure intact: ```html Concluding, SAMURAI is more than an upgrade to SAM 2 — it’s a leap forward in visual tracking technology. By introducing motion-aware memory and real-time tracking capabilities, SAMURAI bridges the gap between segmentation and real-world tracking challenges. Hope you try it out. It’s open-sourced !! ``` ```html 总结来说，SAMURAI 不仅仅是 SAM 2 的升级 — 它是视觉跟踪技术的一大飞跃。通过引入运动感知记忆和实时跟踪功能，SAMURAI 弥合了分割和现实世界跟踪挑战之间的鸿沟。希望你能试试看。它是开源的！！ ``` Let me know if you need any further adjustments!
