SAMURAIは、Segment Anything Model 2 (SAM 2)をベースとしたビジュアルオブジェクトトラッキングモデルです。高速移動する物体や自己遮蔽する物体のビジュアルトラッキングタスクに特化して設計されています。時間的運動手がかりと運動知覚メモリ選択メカニズムを導入することで、物体の運動を効果的に予測し、マスク選択を最適化します。再トレーニングや微調整なしで、堅牢かつ正確なトラッキングを実現します。SAMURAIはリアルタイム環境で動作し、複数のベンチマークデータセットで強力なゼロショット性能を示しており、微調整なしで汎化できる能力を実証しています。評価において、SAMURAIは成功率と精度において既存のトラッカーと比較して大幅な向上を示しました。例えば、LaSOT-extではAUCが7.1%向上し、GOT-10kではAOが3.5%向上しました。さらに、LaSOTにおける教師あり学習手法と比較しても競争力を示しており、複雑なトラッキングシーンにおける堅牢性と動的環境における潜在的な実用性を強調しています。