SynthVerse：用于点轨迹跟踪的大规模多样化合成数据集
计算机视觉与模式识别
2026-02-05 v1
摘要
点轨迹跟踪旨在跟随视觉点在复杂运动、遮挡和视角变化中的轨迹，随着现代基础模型的发展，已取得快速进展。然而，针对通用点轨迹跟踪的进展仍受限于高质量数据的不足，因为现有数据集常提供的多样性不足且轨迹标注不完美。为此，我们引入SynthVerse，一个专为点轨迹跟踪设计的大规模、多样化合成数据集。SynthVerse包含几乎不存在于现有合成数据集中的新领域和对象类型，例如动画电影风格内容、具身操作、场景导航和关节对象。SynthVerse通过覆盖更广泛的对象类别并提供高质量的动态运动和相互作用，大幅扩展了数据集的多样性，从而为通用点轨迹跟踪的更稳健训练和评估提供了可能性。此外，我们建立了一个高度多样化的点轨迹跟踪基准，以系统性地评估在更广泛领域迁移下的最新方法。大量实验和分析表明，使用SynthVerse进行训练可在一般化方面实现持续的改进，并揭示了在多种设置下现有跟踪器的局限性。
引用
@article{arxiv.2602.04441,
title = {SynthVerse: A Large-Scale Diverse Synthetic Dataset for Point Tracking},
author = {Weiguang Zhao and Haoran Xu and Xingyu Miao and Qin Zhao and Rui Zhang and Kaizhu Huang and Ning Gao and Peizhou Cao and Mingze Sun and Mulin Yu and Tao Lu and Linning Xu and Junting Dong and Jiangmiao Pang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.04441},
year = {2026}
}