論文の概要: Event-Based Tracking Any Point with Motion-Augmented Temporal Consistency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01300v1
- Date: Mon, 02 Dec 2024 09:13:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:45:13.892959
- Title: Event-Based Tracking Any Point with Motion-Augmented Temporal Consistency
- Title（参考訳）: 動作強化時間一貫性のあるイベントベーストラッキング
- Authors: Han Han, Wei Zhai, Yang Cao, Bin Li, Zheng-jun Zha,
- Abstract要約: 本稿では,任意の点を追跡するイベントベースのフレームワークを提案する。
出来事の空間的空間性や動きの感度によって引き起こされる課題に対処する。
競合モデルパラメータによる処理を150%高速化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.719310295870024
- License:
- Abstract: Tracking Any Point (TAP) plays a crucial role in motion analysis. Video-based approaches rely on iterative local matching for tracking, but they assume linear motion during the blind time between frames, which leads to target point loss under large displacements or nonlinear motion. The high temporal resolution and motion blur-free characteristics of event cameras provide continuous, fine-grained motion information, capturing subtle variations with microsecond precision. This paper presents an event-based framework for tracking any point, which tackles the challenges posed by spatial sparsity and motion sensitivity in events through two tailored modules. Specifically, to resolve ambiguities caused by event sparsity, a motion-guidance module incorporates kinematic features into the local matching process. Additionally, a variable motion aware module is integrated to ensure temporally consistent responses that are insensitive to varying velocities, thereby enhancing matching precision. To validate the effectiveness of the approach, an event dataset for tracking any point is constructed by simulation, and is applied in experiments together with two real-world datasets. The experimental results show that the proposed method outperforms existing SOTA methods. Moreover, it achieves 150\% faster processing with competitive model parameters.
- Abstract（参考訳）: トラッキング・アニー・ポイント(TAP)は、運動分析において重要な役割を果たす。
ビデオベースのアプローチは、追跡のために反復的な局所マッチングに依存するが、フレーム間の盲点時間の間に線形運動を仮定し、大きな変位や非線形運動の下での目標点損失をもたらす。
イベントカメラの高時間分解能と動きのぼかしのない特徴は、連続的、きめ細かな動き情報を提供し、微妙な変化をマイクロ秒精度で捉えている。
本稿では,任意の点をトラッキングするためのイベントベースのフレームワークを提案する。
具体的には、イベントの間隔によって生じる曖昧さを解決するために、運動誘導モジュールは、局所的なマッチングプロセスに運動的特徴を組み込む。
さらに、可変運動認識モジュールが統合され、異なる速度に敏感でない時間的に一貫した応答が保証され、一致精度が向上する。
このアプローチの有効性を検証するために、任意のポイントを追跡するイベントデータセットがシミュレーションによって構築され、2つの実世界のデータセットと共に実験に適用される。
実験の結果,提案手法は既存のSOTA法よりも優れていた。
さらに、競合モデルパラメータによる150倍高速な処理を実現する。
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