tapir_速读

TAPIR: Tracking Any Point with per-frame Initialization and temporal Refinement

https://arxiv.org/abs/2306.08637
https://github.com/google-deepmind/tapnet

abstract

这篇文章介绍了一种名为TAPIR的新型跟踪模型，它结合了TAP-Net和PIPs两种现有架构的优点，实现了对视频中任意点的准确跟踪。TAPIR采用两阶段方法，首先进行匹配，然后进行细化，以实现卓越的跟踪性能。该模型在TAP-Vid基准测试中表现出色，能够快速推断长时间和高分辨率视频序列，同时还能从静态图像生成轨迹。通过对架构决策、超参数调整和视频预测等方面的深入分析，文章展示了TAPIR的创新之处并提供了开放源代码和预训练模型，以造福整个社区。

contribution

本文的创新点可以分点概括如下：

1. 引入了名为TAPIR的新型模型，结合了TAP-Net和PIPs的优点。
2. TAPIR采用两阶段方法，包括匹配阶段和细化阶段，以实现对视频中任意点的准确跟踪。
3. 在TAP-Vid基准测试中取得显著的性能提升，超越了现有模型在长期点跟踪领域的表现。
4. TAPIR架起了TAP-Net和PIPs之间的桥梁，为视频跟踪技术带来了新的突破。

related work

本文的相关工作包括以下内容：

1. 光流技术：涉及密集运动估计，包括经典变分方法和深度学习方法。
2. 关键点对应
3. 语义关键点跟踪
4. long-term 物理点跟踪

method

本文方法的步骤可以详细介绍如下：

1. 初始化阶段：使用粗糙的跟踪来初始化点的位置。这一阶段旨在粗略估计点在视频序列中的位置。
2. 细化阶段：在初始化阶段之后，通过整合多帧信息来优化预测点的位置。这一阶段旨在通过细化处理提高对点位置的准确性。
3. 学习合成数据：为了避免过拟合真实世界数据分布，模型需要从合成数据中学习。因为真实世界的地面真实数据很少，所以合成数据对于模型训练至关重要。
4. 性能评估：通过在TAP-Vid基准测试中评估模型的性能，可以确定模型在长期点跟踪任务中的表现优劣。
5. 概念验证模型：通过展示模型可以从单个照片中生成合理的动画，验证了模型的轨迹生成能力。
6. 结果展示：通过对比实验结果，展示了TAPIR模型相对于先前工作的显著性能提升，以及在不同基准测试上的优越表现。

experiments

本文的实验主要是在TAP-Vid基准测试上进行的。TAP-Vid基准测试是一个大规模的基准测试，评估了点跟踪问题。该基准测试包括四个不同数据集，每个数据集都具有不同的挑战性。其中包括：

1. DAVIS：设计用于跟踪，包括复杂的运动和物体尺度的大幅变化。
2. Kinetics：包含1000多个标记视频，具有YouTube视频的所有复杂性，包括切割和相机抖动等困难。
3. RGB Stacking：是一个合成数据集，包含机器人视频上的精确点轨迹，主要针对大面积无纹理区域。
4. Kubric MOVi-E：用于训练的数据集，包含物体落在平面上的逼真渲染图像，提供了用于比较的验证集。

实验过程中，模型主要在Kubric数据集上进行训练，并主要通过在DAVIS数据集上观察来选择最佳模型。实验过程中没有在任何数据集上进行超参数调整或模型选择的自动化评估。通过在不同数据集上的训练和评估，可以验证模型在不同场景下的泛化能力和性能表现。