SAMOURAÏ est un modèle de suivi d'objets visuels basé sur Segment Anything Model 2 (SAM 2), spécialement conçu pour les tâches de suivi visuel d'objets en mouvement rapide ou sujets à auto-occultation. Grâce à l'introduction d'indices de mouvement temporel et d'un mécanisme de sélection de mémoire perceptive du mouvement, il prédit efficacement le mouvement de l'objet et optimise la sélection du masque, permettant un suivi robuste et précis sans entraînement ni réglage fin. SAMOURAÏ peut fonctionner en temps réel et affiche des performances zéro-shot exceptionnelles sur plusieurs ensembles de données de référence, démontrant sa capacité de généralisation sans réglage fin. L'évaluation a montré une amélioration significative du taux de réussite et de la précision par rapport aux trackers existants, par exemple une augmentation de 7,1 % de l'AUC sur LaSOT-ext et de 3,5 % de l'AO sur GOT-10k. De plus, SAMOURAÏ a fait preuve d'une compétitivité par rapport aux méthodes entièrement supervisées sur LaSOT, soulignant sa robustesse dans des scénarios de suivi complexes et sa valeur applicative potentielle dans des environnements dynamiques.