ICCV 2023 第 1 场感知测试挑战赛点追踪任务的解决方案
计算机视觉与模式识别
2024-03-28 v1 机器学习
摘要
本报告提出了一种针对 Tracking Any Point (TAP) 任务的改进方法，该任务通过视频跟踪任何物理表面的点。已有Several方法通过考虑时间关系来获得平滑的点运动轨迹，但仍受到时间预测导致的累积误差的制约。为解决此问题，我们提出一种简单而有效的方法，称为 TAP with confident static points (TAPIR+)，其关注纠正由静态摄像机拍摄的视频中静态点的跟踪。需要说明的是，我们的方法包含两个关键组件：(1) 多粒度相机运动检测，能够识别由静态摄像机拍摄的视频序列。(2) 基于 CMR 的点轨迹预测，采用一种移动对象分割方法以隔离静态点与移动对象。我们的方案在最终测试中以 0.46 的分数获得第一名。
引用
@article{arxiv.2403.17994,
title = {Solution for Point Tracking Task of ICCV 1st Perception Test Challenge 2023},
author = {Hongpeng Pan and Yang Yang and Zhongtian Fu and Yuxuan Zhang and Shian Du and Yi Xu and Xiangyang Ji},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.17994},
year = {2024}
}