算法研发

基于SAM的通用零样本目标跟踪模型，不依赖特定领域标注数据集 传统目标跟踪模型高度依赖特定领域标注视频数据集，小众复杂领域落地成本高。MASA依托Segment Anything Model（SAM）的通用对象分割能力，学习实例级对应关系，设计通用适配器可对接现有分割、检测模型，实现零样本跟踪，无需标注即可适配复杂领域，降低跨领域落地门槛。

开源多相机同步标定工具，服务计算机视觉研发校准场景 SynCamMaster是托管于GitHub的开源多相机同步标定工具，针对多相机系统标定需求开发，区别于零散的个人标定脚本，提供标准化的完整标定流程，适配多种硬件采集的图像数据，可帮助研发人员快速完成多相机内外参标定，简化数据处理步骤，降低标定工作门槛，所有源码公开可追溯。