論文の概要: TrackingWorld: World-centric Monocular 3D Tracking of Almost All Pixels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.08358v1
• Date: Tue, 09 Dec 2025 08:35:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-10 22:28:07.878952
• Title: TrackingWorld: World-centric Monocular 3D Tracking of Almost All Pixels
• Title（参考訳）: TrackingWorld:ほぼすべてのPixelの、世界中心のモノクロ3D追跡
• Authors: Jiahao Lu, Weitao Xiong, Jiacheng Deng, Peng Li, Tianyu Huang, Zhiyang Dou, Cheng Lin, Sai-Kit Yeung, Yuan Liu,
• Abstract要約: モノクロ3Dトラッキングは、単一のモノクロビデオから3D空間内のピクセルの長期的な動きをキャプチャすることを目的としている。 本研究では,世界中心の3D座標系において,ほぼすべての画素の高密度3D追跡のための新しいパイプラインであるTrackingWorldを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.456225518469516
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Monocular 3D tracking aims to capture the long-term motion of pixels in 3D space from a single monocular video and has witnessed rapid progress in recent years. However, we argue that the existing monocular 3D tracking methods still fall short in separating the camera motion from foreground dynamic motion and cannot densely track newly emerging dynamic subjects in the videos. To address these two limitations, we propose TrackingWorld, a novel pipeline for dense 3D tracking of almost all pixels within a world-centric 3D coordinate system. First, we introduce a tracking upsampler that efficiently lifts the arbitrary sparse 2D tracks into dense 2D tracks. Then, to generalize the current tracking methods to newly emerging objects, we apply the upsampler to all frames and reduce the redundancy of 2D tracks by eliminating the tracks in overlapped regions. Finally, we present an efficient optimization-based framework to back-project dense 2D tracks into world-centric 3D trajectories by estimating the camera poses and the 3D coordinates of these 2D tracks. Extensive evaluations on both synthetic and real-world datasets demonstrate that our system achieves accurate and dense 3D tracking in a world-centric coordinate frame.
• Abstract（参考訳）: モノクロ3Dトラッキングは、単一のモノクロビデオから3D空間内のピクセルの長期的な動きを捉えることを目的としており、近年急速に進歩している。 しかし,既存のモノクル3Dトラッキング手法は,カメラの動きを前景のダイナミックモーションから切り離すにはまだ不十分であり,ビデオ中の新たなダイナミックな被写体を密に追跡することはできない,と論じる。 これら2つの制約に対処するために,世界中心の3D座標系内のほぼすべてのピクセルを高密度で3D追跡するための新しいパイプラインであるTrackingWorldを提案する。 まず、任意のスパース2Dトラックを高密度2Dトラックに効率的に持ち上げるトラッキングアップサンプラーを導入する。 そこで本研究では,現在の追跡手法を新たなオブジェクトに一般化するために,アップサンプラーを全フレームに適用し,重なり合う領域のトラックを除去して2次元トラックの冗長性を低減した。 最後に、これらの2Dトラックのカメラポーズと3D座標を推定することにより、高密度な2Dトラックを世界中心の3D軌道にバックプロジェクターする効率的な最適化ベースのフレームワークを提案する。 合成および実世界の両方のデータセットに対する広範囲な評価は、我々のシステムが世界中心の座標フレームにおいて正確で高密度な3Dトラッキングを実現することを示す。

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