arXiv Computer Vision· Tom\'a\v{s} \v{C}\'i\v{z}ek, Matej Straka, Illia Volkov, Mat\v{e}j Kripner, Ervin Maci\'c, Jiri Matas, Klara Janouskova, Martin Schmid·· 4 小时前AI 评分27
SAM3RL：用强化学习控制记忆的视觉目标跟踪方法
SAM3RL: Memory Control via Reinforcement Learning for Visual Object Tracking
AI 导读
SAM3RL 在 SAM 3 跟踪器上增加一个轻量级记忆控制器，用强化学习决定哪些帧进入记忆库，在 12 个跟踪与视频目标分割基准中的 10 个取得新的 SOTA，且无额外运行时开销。同一方法用于 SAM 2 得到 SAM2RL，在 12 个基准中的 9 个超过手工设计的记忆更新规则，显示其跨模型代际的通用性。
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