8倍加速！DELTA：高效跟踪3D空间中的每个像素！SLAM思路打开~

主要观点总结

本文介绍了一种名为DELTA的高效方法，用于在三维空间中跟踪视频中的每个像素。该方法克服了现有方法的挑战，如计算效率低下和稀疏跟踪的限制，实现了大规模密集的三维跟踪。主要贡献包括高效的空间注意力架构、基于注意力的上采样器和对深度表示的全面实证研究。DELTA具有显著的优势，如在多个基准测试中实现最先进的精度，运行速度比现有方法快8倍以上。

关键观点总结

关键观点1: DELTA方法介绍及优势

DELTA是一种新颖的方法，能够高效跟踪三维空间中的每个像素，实现整个视频的精确运动估计。它克服了现有方法的挑战，如计算效率低下和稀疏跟踪的限制。其主要优势包括大规模密集的三维跟踪、高效率和最先进的精度。

关键观点2: 主要技术贡献

DELTA的关键技术贡献包括高效的空间注意力架构、基于注意力的上采样器和对深度表示的全面实证研究。这些技术使DELTA能够在单次前向传递中捕获长视频序列中的数十万条三维轨迹，同时保持较低的计算复杂度。

关键观点3: 实验方法及结果

为评估DELTA的性能，文章进行了多项实验，包括密集二维和三维跟踪结果的实验。实验结果表明，DELTA在准确性和运行时间方面都显著优于其他方法。此外，文章还展示了DELTA的实际应用效果，如在视频中的密集轨迹捕捉和精确运动估计。

关键观点4: 局限性与未来工作

虽然DELTA取得了显著的成果，但它仍有一些局限性，如时间处理窗口相对较短，可能无法跟踪长时间被遮挡的点，并且在处理少于几百帧的视频时表现最佳。未来的工作将包括克服这些局限性，并探索如何将单目深度估计研究的最新进展应用于改进DELTA的性能。

文章预览

点击下方 卡片 ，关注 「3DCV」 公众号 选择 星标 ，干货第一时间送达 来源：3DCV 0. 论文信息 标题：DELTA: Dense Efficient Long-range 3D Tracking for any video 作者：Tuan Duc Ngo, Peiye Zhuang, Chuang Gan, Evangelos Kalogerakis, Sergey Tulyakov, Hsin-Ying Lee, Chaoyang Wang 机构：Snap Inc、UMass Amherst、TU Crete、MIT-IBM Watson AI Lab 原文链接：https://arxiv.org/abs/2410.24211 代码链接：https://github.com/xxx（soon） 官方主页：https://snap-research.github.io/DELTA/ 1. 导读 从单目视频中跟踪密集的3D运动仍然具有挑战性，特别是在长序列上以像素级精度为目标时。我们引入了DELTA，这是一种新颖的方法，可以有效地跟踪3D空间中的每个像素，实现整个视频的精确运动估计。我们的方法利用联合全局-局部注意机制进行低分辨率跟踪，然后利用基于变压器的上采样器来实现高分辨率预测。与受计算效率低下或稀疏跟踪限 ………………………………