Fugu-MT 論文翻訳(概要): MATE: Motion-Augmented Temporal Consistency for Event-based Point Tracking

論文の概要: MATE: Motion-Augmented Temporal Consistency for Event-based Point Tracking

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01300v2
Date: Sun, 27 Jul 2025 08:15:09 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-29 14:15:45.054886
Title: MATE: Motion-Augmented Temporal Consistency for Event-based Point Tracking
Title（参考訳）: MATE:イベントベースのポイントトラッキングのための動き強化時間一貫性
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。事象の間隔に起因する曖昧さを解決するため、運動誘導モジュールは運動ベクトルを局所的なマッチングプロセスに組み込む。このメソッドは、任意のポイントベースラインのイベントのみのトラッキングに対して、$Survival_50$メトリックを17.9%改善する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 58.719310295870024
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
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 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 vectors 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, two event dataset for tracking any point is constructed by simulation. The method improves the $Survival_{50}$ metric by 17.9% over event-only tracking of any point baseline. Moreover, on standard feature tracking benchmarks, it outperforms all existing methods, even those that combine events and video frames.
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ポイント損失をもたらす。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、事象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運動ベクトルを局所的なマッチングプロセスに組み込む。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、任意の点を追跡する2つの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ている。このメソッドは、任意のポイントベースラインのイベントのみのトラッキングに対して、$Survival_{50}$メトリックを17.9%改善する。さらに、標準的な機能トラッキングベンチマークでは、イベントとビデオフレームを組み合わせたものでさえ、既存のすべてのメソッドよりも優れています。

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