Zero-Shot TrackingT0：对象分割+运动感知记——当“切万物”武士学会运动记忆，目标跟踪稳如老狗

目录

• 💻 实战效果演示
• 🔧 核心机制
• • 1. 运动建模系统（Motion Modeling）
  • • ▍原SAMv2缺陷
    • ▍SAMURAI新方案
    • 关键技术突破：
  • 2. 运动感知记忆库（Motion-Aware Memory）
  • • ▍原架构缺陷分析
    • 动态阈值机制：
• 📊 实验数据深度验证
• • 1. 基准测试全面领先
  • 2. 场景化优势解析
  • 3. 消融实验铁证
• ⚙️ 工程实现关键细节
• • 1. 零样本实现原理
  • 2. 实时性保障设计
• 🚀 工业落地潜力
• • 1. 自动驾驶场景
  • • 挑战：交叉路口行人跟踪
  • 2. 工业检测场景
• 展望

💻 实战效果演示

samurai_tiny

🔧 核心机制

1. 运动建模系统（Motion Modeling）

▍原SAMv2缺陷

▍SAMURAI新方案

class KalmanEnhancedSelector: def __init__(self): self.kf = KalmanFilter(dim_x=8, dim_z=4) # 状态向量[x,y,w,h,dx,dy,dw,dh] self.alpha = 0.2 # 论文验证 def select_mask(self, masks: List[Mask], scores: List[float]) -> Mask: \"\"\" 融合运动与外观的双路径决策 \"\"\" kf_predictions = [self.kf.predict() for _ in masks] kf_scores = [iou(kf_pred, mask.bbox) for mask, kf_pred in zip(masks, kf_predictions)] combined_scores = [ self.alpha * kf_score + (1-self.alpha) * mask_score for kf_score, mask_score in zip(kf_scores, scores) ] return masks[np