改进版SAM 2（SAMURAI）由华盛顿大学全华人团队提出，利用经典卡尔曼滤波器提升视觉目标跟踪能力，有效解决快速移动和遮挡问题。该方法无需重新训练，实时运行，适用于复杂场景，如打斗游戏和舞蹈表演，展现了经典技术的有效性。

本文探讨了基于卷积神经网络（CNN）的视觉目标跟踪技术，提出了离线预训练、特征融合和自适应处理等改进算法。这些方法显著提高了跟踪的准确性和速度，有效解决了遮挡和错误检测问题，并在多个基准测试中表现优异。

本文介绍了多种视觉目标跟踪方法，包括自适应objectness方法ADOBING、基于RNN的多信号联合跟踪和身份切换问题的训练流程。这些方法在多个基准数据集上表现优异，有效解决了遮挡和外观相似等问题，实现了高效的目标检测与跟踪。

本文介绍了多物体跟踪领域的几种新方法，包括基于“Mask R-CNN”的实例级跟踪框架、结合短期和长期模型的视觉目标跟踪方法，以及通过路径一致性学习物体匹配的新理论。这些方法在多个基准测试中表现优异，显著提升了跟踪性能和鲁棒性。

DETRack 是一种高效的视觉目标跟踪框架，利用 Transformer 结构提升性能。TransTrack 通过对象特征实现多目标跟踪，MOTA 达到 74.5%。Exemplar Transformer 在实时跟踪中表现优异，速度快于其他模型。新型基于 Transformer 的架构在 MOT17 测试中实现 75.3 的 MOTA，超越传统方法。基于 MobileViT 的追踪器 MVT 在多个数据集上表现出色，速度和准确性均优于现有轻量级追踪器。

DETRack是一种高效的视觉目标跟踪框架，使用编码器-解码器结构和可变形Transformer解码器作为目标头，减少了GFLOPs并加快了模型的收敛速度。实验证实了该方法的有效性和高效性。