既存のバウンディングボックス(BB)を用いたトラッキング手法のターゲットの形状や範囲に対するロバスト性の無さを指摘．BBでは非常に粗い表現を学習することになり，ロボットなどへの応用時に問題があるとした．より正確にターゲットの形状や範囲を捉えた表現を学習するためにセグメンテーションマスクを用いた新しいトラッキング手法を提案．従来のセグメンテーショントラッキング手法を大きく上回る性能を示した．

本手法は，従来のセグメンテーション駆動型トラッキング手法を大きく上回り，いくつかのVOTベンチマークにおいて競争力を発揮した．特に難易度の高いLaSOTデータセットにおいて、69.7%のAUCを達成した．

訓練済みモデルとコードは以下で公開されている． https://github.com/visionml/pytracking