Cotracker接受的输入记为Token: G(\hat{P},\hat{v},Q),G编码了跟踪点的位置、可见性、视觉特征和相关性。G 是由每个跟踪点的Token G^{i}_{t}=(\hat{P}^{i}_{t},logit(\hat{v}^{i}_{t}),Q^{i}_{t}, C^{i}_{t}, \eta{(\hat{P}^{i}_{t}-\hat{P}^{i}_{1})}) 堆叠而...
LocoTrack在数据缩放方面与CoTracker3有类似的受益,但不能很好地跟踪被遮挡的点。 CoTracker3借鉴了先前模型的一些元素,包括来自PIPs的迭代更新和卷积特征、用于联合跟踪的跨轨迹注意力、用于提高效率的虚拟轨迹、以及来自CoTracker的用于窗口化操作的展开训练,以及来自LocoTrack的4D相关性。同时,它显著简化了其中的一些组...
Hugging Face的推文突出了Meta发布的CoTracker 2.1,这是一个改进的基于Transformer的模型,旨在预测视频中的运动。 Hugging Face的推文突出了Meta发布的CoTracker 2.1,这是一个改进的基于Transformer的模型,旨在预测视频中的运动。这次更新很显著,因为它代表了一家主要科技公司Meta与Hugging Face促进的开源AI社区之间的合作。
CoTracker3的架构融合了近期跟踪器中的多个优秀理念,但去除了不必要的组件,并显著简化了其他组件。CoTracker3还展示了简单半监督训练协议的强大功能,该协议利用多个现成的跟踪器对真实视频进行标注,然后利用这些标注数据微调一个性能超越所有教师模型的模型。通过该协议,CoTracker3的性能可以超越那些使用1000倍更多视频进行...
Limitations 同时进行的其他相关研究 代码 main CoTracker 效果 总结 在NeRF重建时需要预先对视频/人物进行头部姿态估计,姿态估计结果的准确性对于重建效果有较大影响。 呵呵哒:【talkingHead系列】RAD-NeRF/ER-NeRF论文学习和代码实战 呵呵哒:【talkingHead系列】人头姿态估计3DMM/DECA/EMOCA/MICA论文解读和代码实战 ...
Meta AI CoTracker3 来了!通过伪标记(Pseudo-Labelling)真实视频实现更简单、更好的点跟踪。#ai##科技# 比起之前的CoTracker,**厉害**之处:即使点被遮挡或离开视野,这个新模型也可以长时间跟踪这些点!> 之前的方案O黄建同学:由于难以为单项任务注释真实视频,因此大多数最先进的点跟踪器都是在合成数据上进行...
CoTracker:同时准确跟踪视频中的多个点 代码:CoTracker:同时准确跟踪视频中的多个点 主页:https://co-tracker.github.io/ #人工智能 #关键点追踪 #多点跟踪 #cotrac - GenAI智汇于20241002发布在抖音,已经收获了1.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
Cotracker是一个很新颖的跟踪一切的AI模型,它主要的创新在于可以对同一物体上的不同点进行相关性建模,并且可以用于超长的视频序列。这一点是常规的光流方法和跟踪方法所替代不了的,所以对于有长时间跟踪需求的项目来说,Cotracker是一个很不错的选择。未来还会出现什么新奇的模型呢,匹配一切?对话一切?计算一切位姿?让...
1、安装CoTracker及其依赖项 代码语言:javascript 复制 git clone https://github.com/facebookresearch/co-tracker cd co-tracker pip install-e.pip install opencv-python einops timm matplotlib moviepy flow_vis 2、下载模型权重 代码语言:javascript
品玩7月19日讯,据Arxiv页面显示,Meta AI 联手牛津大学学者发布论文,提出一款可以用视频内容跟踪的新架构 CoTracker 。 CoTracker 能够在整个视频中联合跟踪多个点。该架构结合了光流和跟踪领域的一些想法,设计出了一种新的、灵活且强大的模型。它基于一个Transformer网络,模拟了不同点在时间上的相关性。