OAMVOS：第五届 PVUW MOSE 赛道第二份报告

基于 SAM 的密集跟踪器提供强大的短期掩模传播，但在长时间遮挡、快速运动、视点变化和干扰因素下仍然脆弱。对于小对象来说，这个问题尤其严重，其中一些不正确的内存更新可能会主导以后的预测。本报告提出了 DAM4SAM 的遮挡和再现感知扩展，它改进了内存控制而不是改变主干。该方法通过四个要素增强了原始 SAM3 跟踪器：可靠性感知跟踪状态机、基于分支的恢复、延迟 DRM 升级以及本机 SAM3 内存选择的选择性策略。在稳定跟踪过程中，模型遵循原始的单路径传播过程。一旦置信度下降，跟踪器就会进入模糊或恢复模式，维护一小组候选分支，并仅在分支被重新确认后才提交内存。对于小对象的消失和重新出现，本机内存选择会暂时被绕过，因此旧的锚点仍然可以访问。此外，显式保留第一个调节帧，并适度扩大调节内存预算以改善长间隙恢复。由此产生的设计使 DAM4SAM 在简单情况下保持高效，同时提高以遮挡和再现为主的序列的鲁棒性。