समुराई
शून्य-नमूना दृश्य ट्रैकिंग मॉडल, जिसमें गति-संवेदी स्मृति है।
सामान्य उत्पादछविदृश्य ट्रैकिंगशून्य-नमूना अधिगम
समुराई एक सेगमेंट एनीथिंग मॉडल 2 (SAM 2) पर आधारित दृश्य ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग मॉडल है, जिसे विशेष रूप से तेज़ी से चलने वाले या स्वयं को ढँकने वाले ऑब्जेक्ट्स के दृश्य ट्रैकिंग कार्यों को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह समय गति संकेतों और गति-संवेदी स्मृति चयन तंत्र को शामिल करके, ऑब्जेक्ट गति की प्रभावी भविष्यवाणी करता है और मास्क चयन को अनुकूलित करता है, मज़बूत और सटीक ट्रैकिंग को प्राप्त करने के लिए बिना किसी पुन: प्रशिक्षण या माइक्रोट्यूनिंग के। समुराई वास्तविक समय के वातावरण में चल सकता है और कई बेंचमार्क डेटासेट पर शक्तिशाली शून्य-नमूना प्रदर्शन प्रदर्शित करता है, जो इसकी बिना माइक्रोट्यूनिंग के सामान्यीकरण करने की क्षमता को सिद्ध करता है। मूल्यांकन में, समुराई ने सफलता दर और सटीकता में मौजूदा ट्रैकर्स की तुलना में उल्लेखनीय वृद्धि हासिल की है, उदाहरण के लिए LaSOT-ext पर AUC में 7.1% की वृद्धि और GOT-10k पर AO में 3.5% की वृद्धि। इसके अलावा, LaSOT पर पूर्ण पर्यवेक्षण विधियों की तुलना में, समुराई ने प्रतिस्पर्धा भी दिखाई है, जो जटिल ट्रैकिंग परिदृश्यों में इसकी मज़बूती और गतिशील वातावरण में संभावित व्यावहारिक अनुप्रयोग मूल्य पर ज़ोर देता है।
समुराई नवीनतम ट्रैफ़िक स्थिति
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