DINO-Tracker：驯服DINO成为自监督学习下的动态捕捉大师！

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DINO-Tracker是一项突破性的成果，由Narek Tumanyan、Assaf Singer、Shai Bagon和Tali Dekel共同研发，以自我监督的方式实现了单视频内的精确点追踪任务。 该项目的核心在于将Detection with Notations模型的能力扩展到了动态视频场景中，利用先进的预处理流程、训练策略以及直观的可视化手段，使研究人员能够更高效地进行点目标的长期跟踪，即使是在遮挡频繁或复杂背景变换的情况下也能保持高精度。 相关链接 项目主页：https://dino-tracker.github.io/ 代码地址：https://github.com/AssafSinger94/dino-tracker 论文地址：https://dino-tracker.github.io/assets/dino_tracker.pdf 论文阅读 摘要 我们提出了 DINO-Tracker——一种用于视频中长期密集跟踪的新框架。我们方法的支柱是将单个视频的测试时间训练与预训练的 DINO-ViT 模型学习到的强大的局部语义特征相结合。具体来说，我们的框架同时 ………………………………