先进跟踪系统TAPTRv3：用于在长视频中跟踪任意点

IDEA Research、华南理工大学、清华大学和香港科技大学的研究人员推出先进跟踪系统TAPTRv3，它专门设计用于在长视频中跟踪任意点。TAPTRv3是建立在TAPTRv2基础上的，主要目标是提高在长时间视频序列中跟踪点的鲁棒性。这个系统对于视频编辑、SLAM（同时定位与地图构建）、视频操作等下游任务具有重要意义，因为这些任务需要精确的点轨迹和可见性信息。

• 项目主页：https://taptr.github.io
• GitHub：https://github.com/IDEA-Research/TAPTR

例如，在视频编辑中，我们可能需要跟踪一个演员在一系列镜头中的位置，以便在后期制作中进行特效添加或场景合成。TAPTRv3能够准确地跟踪视频中任意点的位置变化，即使在复杂的背景和摄像机运动下也能保持稳定。

主要功能和特点

1. 空间和时间上下文的利用：TAPTRv3通过结合空间和时间上下文信息，提高了特征查询的质量，从而在长视频中实现更稳健的跟踪。
2. Context-aware Cross-Attention (CCA)：这是一种新的空间特征查询方法，它利用周围空间上下文来增强图像特征查询时的注意力分数质量。
3. Visibility-aware Long-Temporal Attention (VLTA)：这是一种新的时间特征查询方法，它在考虑对应可见性的同时，对所有过去的帧进行时间注意力计算，有效解决了TAPTRv2中由于RNN类长时建模引起的特征漂移问题。
4. 全局匹配模块：当检测到场景切换时，TAPTRv3会触发全局匹配模块，以重新初始化点查询的位置部分，确保在遇到突然大幅度运动时能够快速重新建立跟踪。

工作原理

TAPTRv3的工作原理基于以下几个关键步骤：

1. 点查询准备：在初始帧中，系统会采样点级特征和空间上下文特征来描述目标跟踪点。
2. 序列点跟踪：对于每个新帧，系统将利用多层变换器解码器来精细化点查询的内容和位置部分，通过CCA和VLTA等操作来检测目标跟踪点。
3. 特征更新：系统会根据可见性预测和时间上下文信息来更新点查询的特征，以此来补偿特征随时间的变化。
4. 全局匹配触发：在检测到场景切换时，系统会使用全局匹配来重新初始化点查询的位置部分，以便快速恢复跟踪。

具体应用场景

1. 视频编辑：在视频编辑中，TAPTRv3可以跟踪视频中的特定点，以便在不同镜头间进行特效合成或对象替换。
2. SLAM：在SLAM系统中，TAPTRv3可以用于跟踪视频中的特征点，以帮助机器人或自动驾驶车辆进行定位和地图构建。
3. 视频监控：在视频监控领域，TAPTRv3可以跟踪特定目标，如行人或车辆，以进行行为分析或安全监控。
4. 增强现实：在增强现实应用中，TAPTRv3可以跟踪用户的视线或手势，以提供更自然的人机交互方式。