DELTA：新AI方法让单镜头视频像素追踪提速10倍，精度更高

在进行视频对象跟踪时，面临着长期存在的挑战，即如何在复杂的场景中精确地对物体进行定位和跟踪，尤其是在物体发生遮挡的情况下。为了应对这一难题，研究人员不断探索新的算法和技术。

有鉴于此，本文着重介绍一种全新的视频对象跟踪方法，此方法致力于解决跟踪过程中出现的长期遮挡问题。届时，我们将深入探讨这项创新技术的核心原理及其在实际应用中的潜在价值。

通常情况下，视频跟踪系统会遇到各种复杂场景带来的挑战。例如，在拥挤的环境中，目标物体可能会被其他物体遮挡，导致跟踪失败。此外，光照变化、快速运动和形变等因素也会对跟踪的准确性产生不利影响。

该研究的核心在于利用 RGB-D 数据所提供的深度信息来提升跟踪的鲁棒性。通过整合深度信息，该方法能够更好地处理遮挡问题，实现更稳定和精确的跟踪效果。该系统旨在克服传统视觉跟踪算法在复杂场景中面临的局限性，实现更可靠的长期跟踪。

近期，来自世界顶尖的研究机构，包括 MIT-IBM Watson AI 实验室和 Snap Inc. 的研究人员，共同推出了 DELTA (Dense Efficient Long-range 3D Tracking for Any video)，这是一个旨在实现高效、密集的长期3D视频跟踪的全新框架。DELTA 能够适应各种复杂的视频场景，为解决长期跟踪问题提供了一种新的思路。DELTA 基于高效的特征提取和匹配技术，实现了对视频中物体的长期稳定跟踪。同时，它还具备处理复杂场景和遮挡问题的能力，为计算机视觉领域的研究人员提供了一个有力的工具。

DELTA 在 CVO 和 Kubric3D 数据集上取得了卓越的性能，相较于 Jaccard (AJ) 和 Average Precision Distance 3D (APD3D) 指标，分别提升了超过 10%。在 TAP-Vid3D 和 LSFOdyssey 数据集上也展现出了强大的竞争力。值得一提的是，DELTA 在处理复杂场景和长期遮挡问题方面表现出色，即使目标物体被遮挡超过 8 帧，也能保持稳定的跟踪效果，为真实场景中的应用提供了有力支持。

总而言之，DELTA 不仅在基准数据集上取得了优异的成绩，还展现出了强大的泛化能力，适用于各种复杂的真实场景。DELTA 在 Kubric 数据集上进行了测试，该数据集包含 5600 个视频，涵盖了 2D 分割、跟踪和深度估计等任务。

综上所述，DELTA 通过整合 2D 跟踪和 3D 跟踪的优势，在 CVO 和 Kubric3D 等数据集上实现了卓越的长期性能，为相关领域的研究人员提供了一个强大的工具。DELTA 的卓越性能归功于其高效的特征提取和匹配技术，以及对遮挡和复杂场景的鲁棒性。DELTA 的设计理念在于充分利用 2D 和 3D 信息，从而实现更精确和稳定的长期跟踪，为计算机视觉领域的发展做出了重要贡献。

DELTA 是一个创新的跟踪框架，它结合了深度信息 D 和 3D 几何信息，从而在 CVO 和 Kubric3D 等数据集上实现了卓越的长期跟踪效果，超越了以往的方法。该框架在处理具有挑战性的遮挡场景中表现出色，并且能够有效地利用深度信息来提高跟踪的鲁棒性。进一步地，它能够适应各种复杂场景，从而在实际应用中具有广泛的潜力。DELTA 的创新之处在于其深度信息和3D几何信息的融合，以及其在长期跟踪任务中的卓越表现。通过该框架，研究人员可以更好地理解和分析视频数据，为计算机视觉领域的发展做出更大的贡献。

项目地址：https://snap-research.github.io/DELTA/