論文の概要: Local All-Pair Correspondence for Point Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15420v1
• Date: Mon, 22 Jul 2024 06:49:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 16:00:55.269207
• Title: Local All-Pair Correspondence for Point Tracking
• Title（参考訳）: 点追跡のための局所的全対対応
• Authors: Seokju Cho, Jiahui Huang, Jisu Nam, Honggyu An, Seungryong Kim, Joon-Young Lee,
• Abstract要約: ビデオシーケンス間の任意の点(TAP)を追跡するタスクのために設計された,高精度かつ効率的なモデルであるLocoTrackを紹介する。 LocoTrackは、すべてのTAP-Vidベンチマークで未整合の精度を実現し、現在の最先端の約6倍の速度で動作している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.76186266230608
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce LocoTrack, a highly accurate and efficient model designed for the task of tracking any point (TAP) across video sequences. Previous approaches in this task often rely on local 2D correlation maps to establish correspondences from a point in the query image to a local region in the target image, which often struggle with homogeneous regions or repetitive features, leading to matching ambiguities. LocoTrack overcomes this challenge with a novel approach that utilizes all-pair correspondences across regions, i.e., local 4D correlation, to establish precise correspondences, with bidirectional correspondence and matching smoothness significantly enhancing robustness against ambiguities. We also incorporate a lightweight correlation encoder to enhance computational efficiency, and a compact Transformer architecture to integrate long-term temporal information. LocoTrack achieves unmatched accuracy on all TAP-Vid benchmarks and operates at a speed almost 6 times faster than the current state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: ビデオシーケンス間の任意の点(TAP)を追跡するタスクのために設計された,高精度かつ効率的なモデルであるLocoTrackを紹介する。 このタスクの以前のアプローチは、クエリ画像のポイントからターゲット画像のローカル領域への対応を確立するために、しばしば局所的な2D相関マップに依存しており、しばしば同種領域や反復的な特徴に悩まされ、あいまいさにマッチする。 LocoTrackはこの課題を、局所的な4D相関などの地域間の全対対応を利用して、双方向の対応と一致した滑らかさにより、あいまいさに対する堅牢性を大幅に向上させる、新しいアプローチで克服している。 また、計算効率を向上させるために軽量な相関エンコーダと、長期時間情報を統合するためのコンパクトなトランスフォーマーアーキテクチャを組み込んだ。 LocoTrackは、すべてのTAP-Vidベンチマークで未整合の精度を実現し、現在の最先端の約6倍の速度で動作している。

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