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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03220v2
• Date: Mon, 10 Mar 2025 02:00:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:50:05.878181
• 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、ビデオ内の任意の点を正確かつ堅牢に追跡する新しいフレームワークである。 この設計は、グローバルな意味情報と時間的に認識される低レベル特徴を効果的に組み合わせている。 実験により、ProTrackerは最適化ベースのアプローチで最先端のパフォーマンスを得ることができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.889032460337226
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose ProTracker, a novel framework for accurate and robust long-term dense tracking of arbitrary points in videos. Previous methods relying on global cost volumes effectively handle large occlusions and scene changes but lack precision and temporal awareness. In contrast, local iteration-based methods accurately track smoothly transforming scenes but face challenges with occlusions and drift. To address these issues, we propose a probabilistic framework that marries the strengths of both paradigms by leveraging local optical flow for predictions and refined global heatmaps for observations. This design effectively combines global semantic information with temporally aware low-level features, enabling precise and robust long-term tracking of arbitrary points in videos. Extensive experiments demonstrate that ProTracker attains state-of-the-art performance among optimization-based approaches and surpasses supervised feed-forward methods on multiple benchmarks. The code and model will be released after publication.
• Abstract（参考訳）: ProTrackerは,ビデオ中の任意の点を正確にかつ堅牢に追跡する新しいフレームワークである。 従来は、大域的なコストボリュームに依存する手法は、大規模な閉塞やシーンの変更を効果的に扱うが、精度と時間的意識は欠如している。 対照的に、局所的な反復に基づく手法は、スムーズに変化するシーンを正確に追跡するが、閉塞や漂流を伴う課題に直面している。 これらの課題に対処するために,局所的な光流を予測に利用し,観測のためにグローバルな熱マップを改良することにより,両パラダイムの長所をマージする確率的枠組みを提案する。 この設計は、グローバルな意味情報と時間的に認識される低レベルの特徴を効果的に組み合わせ、ビデオ内の任意の点の正確かつ堅牢な長期追跡を可能にする。 ProTrackerは、最適化ベースのアプローチで最先端のパフォーマンスを実現し、複数のベンチマークで教師付きフィードフォワードメソッドを超越している。 コードとモデルは公開後にリリースされる。

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