論文の概要: SAMITE: Position Prompted SAM2 with Calibrated Memory for Visual Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21732v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 12:11:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.1619
• Title: SAMITE: Position Prompted SAM2 with Calibrated Memory for Visual Object Tracking
• Title（参考訳）: SAMITE: ビジュアルオブジェクト追跡のためのキャリブレーションメモリを備えたSAM2の位置プロンプト
• Authors: Qianxiong Xu, Lanyun Zhu, Chenxi Liu, Guosheng Lin, Cheng Long, Ziyue Li, Rui Zhao,
• Abstract要約: Visual Object Tracking (VOT)は、ビデオ内のターゲットを継続的に追跡する自律運転のようなアプリケーションで広く使われている。 これらの問題に対処するために、ビデオ基盤モデルSAM2をVOTに適用し、各フレームの追跡結果をメモリとして符号化し、残りのフレームを自己回帰的に条件付けする手法を提案する。 これらの課題に対処するために,SAM2 上にモジュールを追加して構築した SAMITE モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.35852822355312
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual Object Tracking (VOT) is widely used in applications like autonomous driving to continuously track targets in videos. Existing methods can be roughly categorized into template matching and autoregressive methods, where the former usually neglects the temporal dependencies across frames and the latter tends to get biased towards the object categories during training, showing weak generalizability to unseen classes. To address these issues, some methods propose to adapt the video foundation model SAM2 for VOT, where the tracking results of each frame would be encoded as memory for conditioning the rest of frames in an autoregressive manner. Nevertheless, existing methods fail to overcome the challenges of object occlusions and distractions, and do not have any measures to intercept the propagation of tracking errors. To tackle them, we present a SAMITE model, built upon SAM2 with additional modules, including: (1) Prototypical Memory Bank: We propose to quantify the feature-wise and position-wise correctness of each frame's tracking results, and select the best frames to condition subsequent frames. As the features of occluded and distracting objects are feature-wise and position-wise inaccurate, their scores would naturally be lower and thus can be filtered to intercept error propagation; (2) Positional Prompt Generator: To further reduce the impacts of distractors, we propose to generate positional mask prompts to provide explicit positional clues for the target, leading to more accurate tracking. Extensive experiments have been conducted on six benchmarks, showing the superiority of SAMITE. The code is available at https://github.com/Sam1224/SAMITE.
• Abstract（参考訳）: Visual Object Tracking (VOT)は、ビデオ内のターゲットを継続的に追跡する自律運転のようなアプリケーションで広く使われている。 既存の方法はテンプレートマッチングと自己回帰メソッドに大まかに分類することができ、前者はフレーム間の時間的依存関係を無視し、後者はトレーニング中にオブジェクトカテゴリに偏りを呈し、目に見えないクラスに対して弱い一般化性を示す。 これらの問題に対処するために、ビデオ基盤モデルSAM2をVOTに適用し、各フレームの追跡結果をメモリとして符号化し、残りのフレームを自己回帰的に条件付けする手法を提案する。 それでも、既存の手法は、オブジェクトの閉塞や妨害の難しさを克服できず、追跡エラーの伝播を妨害する手段も持っていない。 1) プロトタイプメモリバンク: 各フレームのトラッキング結果の特徴的および位置的正当性を定量化し, その後のフレームを条件付けするための最適なフレームを選択することを提案する。 物体を隠蔽する特徴が特徴的かつ位置的不正確なため、それらのスコアは自然に低くなり、エラー伝播を妨害するためにフィルタできる。(2)位置プロンプト発生器: イントラクタの影響をさらに軽減するために、位置マスキングプロンプトを生成し、目標に対して明確な位置的手がかりを提供することを提案し、より正確な追跡を行う。 6つのベンチマークで大規模な実験が行われ、SAMITEの優位性を示している。 コードはhttps://github.com/Sam1224/SAMITEで公開されている。

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