MFT：逐像素长期跟踪
计算机视觉与模式识别
2023-11-13 v2
摘要
我们提出 MFT——多流稠密跟踪器（Multi-Flow dense Tracker）——一种用于稠密、像素级、长期跟踪的新颖方法。该方法不仅利用相邻帧间估计的光流，还利用对数间隔帧对间的光流。它基于由预训练 CNN 提供的几何精度估计与遮挡概率，选取最可靠的流序列。我们展示 MFT 在 TAP-Vid 基准上取得具竞争力的性能，以显著优势超越基线，且稠密跟踪比最先进的点跟踪方法快数个数量级。该方法对中长度遮挡不敏感，并通过相对于参考帧估计流来增强鲁棒性，从而降低漂移。
引用
@article{arxiv.2305.12998,
title = {MFT: Long-Term Tracking of Every Pixel},
author = {Michal Neoral and Jonáš Šerých and Jiří Matas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.12998},
year = {2023}
}
备注
accepted to WACV 2024. Code at https://github.com/serycjon/MFT