SAMURAI是一种基于Segment Anything Model 2 (SAM 2)的视觉对象跟踪模型，专门设计用于处理快速移动或自遮挡对象的视觉跟踪任务。它通过引入时间运动线索和运动感知记忆选择机制，有效预测对象运动并优化掩膜选择，无需重新训练或微调即可实现鲁棒、准确的跟踪。SAMURAI能够在实时环境中运行，并在多个基准数据集上展现出强大的零样本性能，证明了其无需微调即可泛化的能力。在评估中，SAMURAI在成功率和精确度上相较于现有跟踪器取得了显著提升，例如在LaSOT-ext上AUC提升了7.1%，在GOT-10k上AO提升了3.5%。此外，与LaSOT上的全监督方法相比，SAMURAI也展现出了竞争力，强调了其在复杂跟踪场景中的鲁棒性以及在动态环境中的潜在实际应用价值。