論文の概要: ProTracker: Probabilistic Integration for Robust and Accurate Point Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03220v1
• Date: Mon, 06 Jan 2025 18:55:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 16:36:52.389353
• Title: ProTracker: Probabilistic Integration for Robust and Accurate Point Tracking
• Title（参考訳）: ProTracker:ロバストと正確なポイントトラッキングのための確率的統合
• Authors: Tingyang Zhang, Chen Wang, Zhiyang Dou, Qingzhe Gao, Jiahui Lei, Baoquan Chen, Lingjie Liu,
• Abstract要約: ProTrackerは、ビデオの任意の点の堅牢で正確な長期的追跡のための新しいフレームワークである。 私たちのコードとモデルは、公開時に公開されます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.889032460337226
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose ProTracker, a novel framework for robust and accurate long-term dense tracking of arbitrary points in videos. The key idea of our method is incorporating probabilistic integration to refine multiple predictions from both optical flow and semantic features for robust short-term and long-term tracking. Specifically, we integrate optical flow estimations in a probabilistic manner, producing smooth and accurate trajectories by maximizing the likelihood of each prediction. To effectively re-localize challenging points that disappear and reappear due to occlusion, we further incorporate long-term feature correspondence into our flow predictions for continuous trajectory generation. Extensive experiments show that ProTracker achieves the state-of-the-art performance among unsupervised and self-supervised approaches, and even outperforms supervised methods on several benchmarks. Our code and model will be publicly available upon publication.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ビデオ中の任意の点を頑健かつ高精度に追跡する新しいフレームワークであるProTrackerを提案する。 本手法の鍵となる考え方は,光学的フローとセマンティック特徴の両方から複数の予測を洗練するための確率的統合を組み込むことである。 具体的には,光学的フロー推定を確率論的に統合し,各予測の確率を最大化することにより,スムーズで正確な軌道を導出する。 閉塞により消失・再出現する困難点を効果的に再局在化するため,連続軌道生成のための流れ予測に長期的特徴対応を組み込む。 大規模な実験により、ProTrackerは教師なしおよび自己教師付きアプローチの最先端のパフォーマンスを達成し、いくつかのベンチマークで教師付き手法よりも優れていた。 私たちのコードとモデルは、公開時に公開されます。

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