論文の概要: MFT: Long-Term Tracking of Every Pixel
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12998v2
- Date: Fri, 10 Nov 2023 16:21:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-13 18:17:04.222006
- Title: MFT: Long-Term Tracking of Every Pixel
- Title（参考訳）: MFT:全てのPixelの長期追跡
- Authors: Michal Neoral, Jon\'a\v{s} \v{S}er\'ych, Ji\v{r}\'i Matas
- Abstract要約: Multi-Flow dense Tracker - 濃密でピクセルレベルの長期追跡のための新しい手法。
連続するフレーム間で推定される光フローを利用する。
追跡は最先端の点追跡法よりも桁違いに高速である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36832029288386137
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose MFT -- Multi-Flow dense Tracker -- a novel method for dense,
pixel-level, long-term tracking. The approach exploits optical flows estimated
not only between consecutive frames, but also for pairs of frames at
logarithmically spaced intervals. It selects the most reliable sequence of
flows on the basis of estimates of its geometric accuracy and the probability
of occlusion, both provided by a pre-trained CNN. We show that MFT achieves
competitive performance on the TAP-Vid benchmark, outperforming baselines by a
significant margin, and tracking densely orders of magnitude faster than the
state-of-the-art point-tracking methods. The method is insensitive to
medium-length occlusions and it is robustified by estimating flow with respect
to the reference frame, which reduces drift.
- Abstract（参考訳）: MFT-Multi-Flow dense Tracker--高密度・画素レベルの長期追跡のための新しい手法を提案する。
このアプローチでは、連続するフレーム間だけでなく、対数間隔の間隔でフレームのペアに対して推定される光フローを利用する。
それは、その幾何学的精度と、事前訓練されたCNNによって提供される閉塞確率の推定に基づいて、最も信頼性の高いフロー列を選択する。
MFT はTAP-Vid ベンチマークの競争性能を向上し,ベースラインのマージンを著しく上回り,最先端のポイントトラッキング手法よりも精度の高い精度で追跡できることを示す。
提案手法は中長オクルージョンに対して不感であり, 基準フレームに対する流れを推定することにより, ドリフトを低減させる。
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