論文の概要: Context-PIPs: Persistent Independent Particles Demands Spatial Context Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02000v2
• Date: Wed, 6 Dec 2023 04:19:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 18:47:44.584702
• Title: Context-PIPs: Persistent Independent Particles Demands Spatial Context Features
• Title（参考訳）: コンテキスト-PIP: 永続的な独立粒子は空間的コンテキスト特徴を要求する
• Authors: Weikang Bian, Zhaoyang Huang, Xiaoyu Shi, Yitong Dong, Yijin Li, Hongsheng Li
• Abstract要約: ビデオでは、PIP(Persistent Independent Particles)、別名Tracking Any Point(TAP)に取り組む。 本稿では,ビデオの空間的特徴を集約することで,ポイントトラジェクトリの精度を効果的に向上する新しいフレームワークContext-PIPを提案する。 コンテキストPIPはPIPを全面的に改善し、CroHDでは平均11.4%、TAP-Vid-Kinecticsでは平均11.8%となっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.87123882018248
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We tackle the problem of Persistent Independent Particles (PIPs), also called Tracking Any Point (TAP), in videos, which specifically aims at estimating persistent long-term trajectories of query points in videos. Previous methods attempted to estimate these trajectories independently to incorporate longer image sequences, therefore, ignoring the potential benefits of incorporating spatial context features. We argue that independent video point tracking also demands spatial context features. To this end, we propose a novel framework Context-PIPs, which effectively improves point trajectory accuracy by aggregating spatial context features in videos. Context-PIPs contains two main modules: 1) a SOurse Feature Enhancement (SOFE) module, and 2) a TArget Feature Aggregation (TAFA) module. Context-PIPs significantly improves PIPs all-sided, reducing 11.4% Average Trajectory Error of Occluded Points (ATE-Occ) on CroHD and increasing 11.8% Average Percentage of Correct Keypoint (A-PCK) on TAP-Vid-Kinectics. Demos are available at https://wkbian.github.io/Projects/Context-PIPs/.
• Abstract（参考訳）: 我々は,ビデオ中の問合せ点の長期的軌跡を推定することを目的としたPIP(Tracking Any Point, TAP)の問題に対処する。 従来の手法では、これらの軌跡を独立して推定して、より長い画像列を組み込むことが試みられた。 独立したビデオポイントトラッキングは、空間的コンテキスト機能も必要としている。 そこで本稿では,ビデオの空間的特徴を集約することで,ポイントトラジェクトリの精度を効果的に向上する新しいフレームワークContext-PIPを提案する。 Context-PIPは2つの主要なモジュールを含んでいる。 1) sourse feature enhancement (sofe)モジュール、及び 2) TArget Feature Aggregation (TAFA)モジュール。 コンテキストPIPはPIPを全面的に改善し、CroHDでは平均11.4%、TAP-Vid-Kinecticsでは平均11.8%となっている。 デモはhttps://wkbian.github.io/Projects/Context-PIPs/で公開されている。

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