視覚的オブジェクト追跡は、指定されたターゲットの境界ボックスを高精度で推定することを目的としており、変形や遮蔽といった要因により、困難な課題である。近年の多数の追跡手法は、境界ボックス推定の品質を向上させるためにマルチステージ追跡戦略を採用している。これらの手法は、まずターゲットを粗く位置決めし、その後の段階で初期予測を精緻化する。しかし、既存のアプローチは依然として精度の限界に直面しており、各ステージ間の強い結合が手法の汎用性を著しく制限している。本研究では、ベース追跡器の境界ボックス推定精度を著しく向上させるため、新しい柔軟性と高精度を兼ね備えた精緻化モジュール「Alpha-Refine（AR）」を提案する。さまざまな設計選択肢を検討した結果、成功する精緻化の鍵は、できるだけ詳細な空間情報を抽出・維持することであると結論づけた。この原則に従い、Alpha-Refineはピクセル単位の相関、コーナー予測ヘッド、および補助マスクヘッドを核心的な構成要素として採用している。TrackingNet、LaSOT、GOT-10K、VOT2020の複数のベンチマークにおいて、複数のベース追跡器を用いた包括的な実験により、本手法がわずかな追加遅延でベース追跡器の性能を顕著に向上させることを確認した。提案するAlpha-Refineは、ARSiamRPN（AR強化SiamRPNpp）およびARDiMP50（AR強化DiMP50）といった効率と精度のバランスに優れた追跡器を実現し、またARDiMPsuper（AR強化DiMP-super）はリアルタイム速度で非常に競争力のある性能を達成している。コードおよび事前学習済みモデルは、https://github.com/MasterBin-IIAU/AlphaRefine にて公開されている。