論文の概要: TAPIP3D: Tracking Any Point in Persistent 3D Geometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14717v1
• Date: Sun, 20 Apr 2025 19:09:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 20:33:11.373625
• Title: TAPIP3D: Tracking Any Point in Persistent 3D Geometry
• Title（参考訳）: TAPIP3D:永続的な3D幾何学におけるあらゆる点の追跡
• Authors: Bowei Zhang, Lei Ke, Adam W. Harley, Katerina Fragkiadaki,
• Abstract要約: 本稿では,モノクロおよびRGB-Dビデオにおける長期3次元点追跡の新しい手法であるTAPIP3Dを紹介する。 TAPIP3Dは、ビデオをカメラ安定化機能クラウドとして表現し、深度とカメラモーション情報を活用する。 以上の結果から,カメラモーションの補正によりトラッキング性能が向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.357437591411347
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce TAPIP3D, a novel approach for long-term 3D point tracking in monocular RGB and RGB-D videos. TAPIP3D represents videos as camera-stabilized spatio-temporal feature clouds, leveraging depth and camera motion information to lift 2D video features into a 3D world space where camera motion is effectively canceled. TAPIP3D iteratively refines multi-frame 3D motion estimates within this stabilized representation, enabling robust tracking over extended periods. To manage the inherent irregularities of 3D point distributions, we propose a Local Pair Attention mechanism. This 3D contextualization strategy effectively exploits spatial relationships in 3D, forming informative feature neighborhoods for precise 3D trajectory estimation. Our 3D-centric approach significantly outperforms existing 3D point tracking methods and even enhances 2D tracking accuracy compared to conventional 2D pixel trackers when accurate depth is available. It supports inference in both camera coordinates (i.e., unstabilized) and world coordinates, and our results demonstrate that compensating for camera motion improves tracking performance. Our approach replaces the conventional 2D square correlation neighborhoods used in prior 2D and 3D trackers, leading to more robust and accurate results across various 3D point tracking benchmarks. Project Page: https://tapip3d.github.io
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モノクロRGBおよびRGB-Dビデオにおける長期3次元点追跡の新しい手法であるTAPIP3Dを紹介する。 TAPIP3Dは、ビデオをカメラ安定化時空間の特徴雲として表現し、奥行きとカメラモーションの情報を活用して、2Dビデオの機能を、カメラモーションが効果的にキャンセルされる3Dの世界空間に持ち上げる。 TAPIP3Dは、この安定化された表現の中で、複数フレームの3Dモーション推定を反復的に洗練し、長期にわたってロバストな追跡を可能にする。 3次元点分布の固有な不規則性を管理するために,局所ペアアテンション機構を提案する。 この3次元コンテキスト化戦略は、3次元の空間的関係を効果的に活用し、正確な3次元軌跡推定のための情報的特徴地区を形成する。 我々の3D中心のアプローチは既存の3Dポイントトラッキング手法よりも大幅に優れており、正確な深度が得られれば従来の2Dピクセルトラッカーと比較して2Dトラッキング精度も向上する。 カメラ座標(すなわち、不安定化)と世界座標の両方で推論をサポートし、カメラモーションの補正によりトラッキング性能が向上することを示す。 提案手法は,従来の2次元および3次元トラッカーにおける2次元正方形相関近傍を代替し,様々な3次元点追跡ベンチマークにおいてより堅牢で正確な結果をもたらす。 Project Page: https://tapip3d.github.io

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