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隨時隨地,追蹤每個像素,連遮擋都不怕的「追蹤一切」視頻算法來了

智能感知與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研究所 ? 來源:未知 ? 2023-06-11 21:40 ? 次閱讀
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Tracking Everything Everywhere All at Once.

前段時間,Meta 發(fā)布「分割一切(SAM)」AI 模型,可以為任何圖像或視頻中的任何物體生成 mask,讓計算機視覺(CV)領(lǐng)域研究者驚呼:「CV 不存在了」。之后,CV 領(lǐng)域掀起了一陣「二創(chuàng)」狂潮,一些工作陸續(xù)在分割的基礎(chǔ)上結(jié)合目標檢測、圖像生成等功能,但大部分研究是基于靜態(tài)圖像的。

現(xiàn)在,一項稱為「追蹤一切」的新研究為動態(tài)視頻中的運動估計提出了新方法,能夠準確、完整地追蹤物體的運動軌跡。

該研究由來自康奈爾大學、谷歌研究院和 UC 伯克利的研究者共同完成。他們聯(lián)合提出了一種完整且全局一致的運動表征 OmniMotion,并提出一種新的測試時(test-time)優(yōu)化方法,對視頻中每個像素進行準確、完整的運動估計。

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  • 論文地址:https://arxiv.org/abs/2306.05422

  • 項目主頁:https://omnimotion.github.io/

有網(wǎng)友在推特上轉(zhuǎn)發(fā)了這項研究,僅一天時間就收獲了 3500 + 的點贊量,研究內(nèi)容大受好評。

從該研究發(fā)布的 demo 看,運動追蹤的效果非常好,例如追蹤跳躍袋鼠的運動軌跡:

蕩秋千的運動曲線:

還能交互式查看運動追蹤情況:

即使物體被遮擋也能追蹤運動軌跡,如狗在跑動的過程中被樹遮擋:

在計算機視覺領(lǐng)域,常用的運動估計方法有兩種:稀疏特征追蹤和密集光流。但這兩種方法各有缺點,稀疏特征追蹤不能建模所有像素的運動;密集光流無法長時間捕獲運動軌跡。

該研究提出的 OmniMotion 使用 quasi-3D 規(guī)范體積來表征視頻,并通過局部空間和規(guī)范空間之間的雙射(bijection)對每個像素進行追蹤。這種表征能夠保證全局一致性,即使在物體被遮擋的情況下也能進行運動追蹤,并對相機和物體運動的任何組合進行建模。該研究通過實驗表明所提方法大大優(yōu)于現(xiàn)有 SOTA 方法。

方法概述

該研究將幀的集合與成對的噪聲運動估計(例如光流場)作為輸入,以形成整個視頻的完整、全局一致的運動表征。然后,該研究添加了一個優(yōu)化過程,使其可以用任何幀中的任何像素查詢表征,以在整個視頻中產(chǎn)生平滑、準確的運動軌跡。值得注意的是,該方法可以識別畫面中的點何時被遮擋,甚至可以穿過遮擋追蹤點。

OmniMotion 表征

傳統(tǒng)的運動估計方法(例如成對光流),當物體被遮擋時會失去對物體的追蹤。為了在遮擋的情況下也能提供準確、一致的運動軌跡,該研究提出全局運動表征 OmniMotion。

該研究試圖在沒有顯式動態(tài) 3D 重建的情況下準確追蹤真實世界的運動。OmniMotion 表征將視頻中的場景表示為規(guī)范的 3D 體積,通過局部規(guī)范雙射(local-canonical bijection)映射成每個幀中的局部體積。局部規(guī)范雙射被參數(shù)化為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并在不分離兩者的情況下捕獲相機和場景運動。基于此種方法,視頻可以被視為來自固定靜態(tài)相機局部體積的渲染結(jié)果。

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由于 OmniMotion 沒有明確區(qū)分相機和場景運動,所以形成的表征不是物理上準確的 3D 場景重建。因此,該研究稱其為 quasi-3D 表征。

OmniMotion 保留了投影到每個像素的所有場景點的信息,以及它們的相對深度順序,這讓畫面中的點即使暫時被遮擋,也能對其進行追蹤。

實驗及結(jié)果

定量比較

研究者將提出的方法與 TAP-Vid 基準進行比較,結(jié)果如表 1 所示??梢钥闯觯诓煌臄?shù)據(jù)集上,他們的方法始終能實現(xiàn)最佳的位置準確性、遮擋準確性和時序一致性。他們的方法可以很好地處理來自 RAFT 和 TAP-Net 的不同的成對對應(yīng)輸入,并且在這兩種基準方法上提供了一致的改進。

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定性比較

如圖 3 所示,研究者對他們的方法和基線方法進行了定性比較。新方法在(長時間)遮擋事件中顯示出了出色的識別和追蹤的能力,同時在遮擋期間為點提供合理的位置,并處理很大的攝像機運動視差。

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消融實驗與分析

研究者利用消融實驗來驗證他們設(shè)計決策的有效性,結(jié)果如表 2 所示。

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在圖 4 中,他們展示了由他們的模型生成的偽深度圖,以展示學習到的深度排序。

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需要注意的是,這些圖并不對應(yīng)于物理深度,然而,它們展示了僅使用光度和光流信號時,新方法能夠有效地確定不同表面之間的相對順序,這對于在遮擋中進行追蹤至關(guān)重要。更多的消融實驗和分析結(jié)果可以在補充材料中找到。


原文標題:隨時隨地,追蹤每個像素,連遮擋都不怕的「追蹤一切」視頻算法來了

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