基于 SAM2 的跟踪器在 FMOX 上的基准测试
计算机视觉与模式识别
2025-12-11 v1
摘要
过去一年，多个扩展 Segment Anything Model 2（SAM2）的对象跟踪管线被提出，其中方法是从用户提供的单个示例模板在初始化帧上跟踪并分割目标。我们提出在包含快速移动物体（FMO）的数据集上对这些高性能跟踪器（SAM2、EfficientTAM、DAM4SAM 和 SAMURAI）进行基准测试，这些数据集专为挑战跟踪方法而设计。目的是通过提供对这些跟踪器行为的更详细见解来更好地理解当前 SOTA（最新技术）跟踪器的局限性。我们显示，总体而言，DAM4SAM 和 SAMURAI 在更具挑战性的序列上表现良好。
引用
@article{arxiv.2512.09633,
title = {Benchmarking SAM2-based Trackers on FMOX},
author = {Senem Aktas and Charles Markham and John McDonald and Rozenn Dahyot},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.09633},
year = {2025}
}