1. 背景

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最近在11月18日看到arxiv上发表了SAMURAI，这是一个针对万物切割SAM（segment anything model）的开源版本，解决传统目标跟踪算法在复杂场景中的挑战，比如快速移动、移动遮挡等环境，相比于SAM，SAMURAI具备更好的性能，在物体部分遮挡的时候依旧有很好的性能。关于官网的产品介绍如下：

最近在11月18日看到arxiv上发表了SAMURAI，是华盛顿大学做的一个针对万物切割SAM（segment anything model）的开源项目，目的是为了解决传统目标跟踪算法在复杂场景比如快速移动、移动遮挡等环境中遇到的跟踪丢失、目标不全等问题。其实在去年华盛顿大学已经开源过一个版本SAM，不过相比于SAM，SAMURAI具备更好的性能，在物体部分遮挡的时候依旧有很好的性能。关于官网的产品介绍如下：

Stashed changes

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网站：https://yangchris11.github.io/samurai
论文：https://arxiv.org/abs/2411.11922
github：https://github.com/yangchris11/samurai

视频案例如下：

1917 (2019), directed by Sam Mendes.

1917 (2019), directed by Sam Mendes.

可以看到官网的案例，整体视频追踪的效果看起来还是不错的，我们整体安装试试。 # 2. 安装 首先查看自己的python、torch和torchvision的版本，要求：`python>=3.10`， `torch>=2.3.1` ，`torchvision>=0.18.1`，可以用如下脚本进行检查： 
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import sys  
import torch  
import torchvision  
# 检查 Python 版本  
print("Python version:", sys.version)  
# 检查 PyTorch 版本  
print("PyTorch version:", torch.__version__)  
# 检查 torchvision 版本  
print("torchvision version:", torchvision.__version__)
先不安装，直接测试 # 3. 实际测试 直接可以在官网测试： 
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https://sam2.metademolab.com/demo