論文の概要: DELTA: Dense Efficient Long-range 3D Tracking for any video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.24211v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 17:59:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:01:33.779108
• Title: DELTA: Dense Efficient Long-range 3D Tracking for any video
• Title（参考訳）: DELTA:どんなビデオでも高効率な長距離3Dトラッキングが可能に
• Authors: Tuan Duc Ngo, Peiye Zhuang, Chuang Gan, Evangelos Kalogerakis, Sergey Tulyakov, Hsin-Ying Lee, Chaoyang Wang,
• Abstract要約: アプローチは3次元空間内のすべてのピクセルを効率的に追跡する新しい手法である。 アプローチは大規模に密集した3Dトラッキングを提供し、従来の方法よりも8倍高速に動作します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.26753323263009
• License:
• Abstract: Tracking dense 3D motion from monocular videos remains challenging, particularly when aiming for pixel-level precision over long sequences. We introduce \Approach, a novel method that efficiently tracks every pixel in 3D space, enabling accurate motion estimation across entire videos. Our approach leverages a joint global-local attention mechanism for reduced-resolution tracking, followed by a transformer-based upsampler to achieve high-resolution predictions. Unlike existing methods, which are limited by computational inefficiency or sparse tracking, \Approach delivers dense 3D tracking at scale, running over 8x faster than previous methods while achieving state-of-the-art accuracy. Furthermore, we explore the impact of depth representation on tracking performance and identify log-depth as the optimal choice. Extensive experiments demonstrate the superiority of \Approach on multiple benchmarks, achieving new state-of-the-art results in both 2D and 3D dense tracking tasks. Our method provides a robust solution for applications requiring fine-grained, long-term motion tracking in 3D space.
• Abstract（参考訳）: モノクラービデオから高密度な3Dモーションを追跡することは、特に長いシーケンスでピクセルレベルの精度を目指す場合、依然として難しい。 そこで我々は,3次元空間内のすべてのピクセルを効率よく追跡し,ビデオ全体の正確な動き推定を可能にする,新しい手法である「Approach」を紹介した。 提案手法では,低分解能追跡のためのグローバルアテンション機構と,高分解能予測を実現するためのトランスフォーマーベースアップサンプラーを併用する。 計算の非効率性やスパーストラッキングによって制限された既存の方法とは異なり、‘Approach’は大規模に密集した3Dトラッキングを提供し、従来の方法よりも8倍高速に動作し、最先端の精度を実現している。 さらに,深度表現が追跡性能に与える影響について検討し,ログ深度を最適選択として同定する。 大規模な実験では、複数のベンチマーク上での‘Approach’の優位性が示され、2Dと3Dの密集追跡タスクにおいて、新たな最先端の結果が達成された。 提案手法は,3次元空間における細粒度・長期動作追跡を必要とするアプリケーションに対して,ロバストなソリューションを提供する。

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