SAMURAI é um modelo de rastreamento de objetos visuais baseado no Segment Anything Model 2 (SAM 2), projetado especificamente para lidar com tarefas de rastreamento visual de objetos em movimento rápido ou auto-ocultação. Através da introdução de pistas de movimento temporal e de um mecanismo de seleção de memória de percepção de movimento, ele prevê eficazmente o movimento do objeto e otimiza a seleção de máscara, alcançando rastreamento robusto e preciso sem a necessidade de re treinamento ou ajuste fino. O SAMURAI consegue funcionar em tempo real e demonstra desempenho de amostra zero robusto em vários conjuntos de dados de referência, comprovando sua capacidade de generalização sem ajuste fino. Na avaliação, o SAMURAI obteve melhorias significativas na taxa de sucesso e precisão em comparação com rastreadores existentes, como um aumento de 7,1% no AUC em LaSOT-ext e um aumento de 3,5% no AO em GOT-10k. Além disso, comparado com métodos de supervisão total no LaSOT, o SAMURAI também demonstrou competitividade, destacando sua robustez em cenários de rastreamento complexos e seu potencial valor prático em ambientes dinâmicos.