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ECCV’24开源 | 塑造SLAM新纪元！6倍加速！LocoTrack：跟踪一切最新SOTA！
重点标签 LocoTrack、计算机视觉、点对应、匹配歧义、Transformer
文章摘要
在计算机视觉领域，点对应是一个基础性问题，广泛应用于三维重建、自动驾驶和姿态估计等场景。然而，现有方法在处理均匀区域或重复特征时容易遇到匹配歧义的问题。本文介绍了一种名为LocoTrack的点跟踪模型，它通过局部全对对应关系（即局部4D相关性）来建立精确的对应关系，显著提高了对歧义的鲁棒性。
LocoTrack的核心创新在于局部全对对应关系的表述，它利用四维相关体的双向对应关系和匹配平滑性，提高了匹配的准确性。此外，LocoTrack采用了轻量级的相关性编码器和紧凑的Transformer架构，有效提高了计算效率，并能够处理不同长度的视频。
实验结果表明，LocoTrack在所有TAP-Vid基准测试中均达到了无与伦比的准确性，并且运行速度几乎是当前最先进技术的6倍。在跨步查询模式和首次查询模式下，LocoTrack的性能均优于其他先进方法，同时具有更高的吞吐量。
本文还详细介绍了LocoTrack的基本原理和实验结果，包括量化比较和定性比较。LocoTrack的成功应用展示了其在点跟踪任务中的优越性能和实时推理能力，为解决现有方法的不足提供了一种有效的解决方案。
未来工作方面，作者提出了对更多实验结果和文章细节感兴趣的读者可以阅读论文原文，以获取更深入的了解。同时，极市平台也提供了丰富的技术资源和专栏，帮助读者更好地掌握计算机视觉领域的最新进展。
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