Tracking Everything Everywhere All at Once.

前段时间，Meta 发布「分割一切（SAM）」AI 模型，可以为任何图像或视频中的任何物体生成 mask，让计算机视觉(CV)领域研究者惊呼:「CV 不存在了」。之后，CV 领域掀起了一阵「二创」狂潮，一些工作陆续在分割的基础上结合目标检测、图像生成等功能，但大部分研究是基于静态图像的。

现在，一项称为「追踪一切」的新研究为动态视频中的运动估计提出了新方法，能够准确、完整地追踪物体的运动轨迹。

(相关资料图)

该研究由来自康奈尔大学、谷歌研究院和 UC 伯克利的研究者共同完成。他们联合提出了一种完整且全局一致的运动表征 OmniMotion，并提出一种新的测试时（test-time）优化方法，对视频中每个像素进行准确、完整的运动估计。

论文地址:https://arxiv.org/abs/2306.05422

项目主页:https://omnimotion.github.io/

有网友在推特上转发了这项研究，仅一天时间就收获了3500+ 的点赞量，研究内容大受好评。

从该研究发布的 demo 看，运动追踪的效果非常好，例如追踪跳跃袋鼠的运动轨迹:

荡秋千的运动曲线:

还能交互式查看运动追踪情况:

即使物体被遮挡也能追踪运动轨迹，如狗在跑动的过程中被树遮挡:

在计算机视觉领域，常用的运动估计方法有两种:稀疏特征追踪和密集光流。但这两种方法各有缺点，稀疏特征追踪不能建模所有像素的运动;密集光流无法长时间捕获运动轨迹。

该研究提出的 OmniMotion 使用 quasi-3D 规范体积来表征视频，并通过局部空间和规范空间之间的双射（bijection）对每个像素进行追踪。这种表征能够保证全局一致性，即使在物体被遮挡的情况下也能进行运动追踪，并对相机和物体运动的任何组合进行建模。该研究通过实验表明所提方法大大优于现有 SOTA 方法。

方法概述

该研究将帧的集合与成对的噪声运动估计（例如光流场）作为输入，以形成整个视频的完整、全局一致的运动表征。然后，该研究添加了一个优化过程，使其可以用任何帧中的任何像素查询表征，以在整个视频中产生平滑、准确的运动轨迹。值得注意的是，该方法可以识别画面中的点何时被遮挡，甚至可以穿过遮挡追踪点。

OmniMotion 表征

传统的运动估计方法（例如成对光流），当物体被遮挡时会失去对物体的追踪。为了在遮挡的情况下也能提供准确、一致的运动轨迹，该研究提出全局运动表征 OmniMotion。

该研究试图在没有显式动态3D 重建的情况下准确追踪真实世界的运动。OmniMotion 表征将视频中的场景表示为规范的3D 体积，通过局部规范双射（local-canonical bijection）映射成每个帧中的局部体积。局部规范双射被参数化为神经网络，并在不分离两者的情况下捕获相机和场景运动。基于此种方法，视频可以被视为来自固定静态相机局部体积的渲染结果。

由于 OmniMotion 没有明确区分相机和场景运动，所以形成的表征不是物理上准确的3D 场景重建。因此，该研究称其为 quasi-3D 表征。

OmniMotion 保留了投影到每个像素的所有场景点的信息，以及它们的相对深度顺序，这让画面中的点即使暂时被遮挡，也能对其进行追踪。

实验及结果

定量比较

研究者将提出的方法与 TAP-Vid 基准进行比较，结果如表1所示。可以看出，在不同的数据集上，他们的方法始终能实现最佳的位置准确性、遮挡准确性和时序一致性。他们的方法可以很好地处理来自 RAFT 和 TAP-Net 的不同的成对对应输入，并且在这两种基准方法上提供了一致的改进。

定性比较

如图3所示，研究者对他们的方法和基线方法进行了定性比较。新方法在（长时间）遮挡事件中显示出了出色的识别和追踪的能力，同时在遮挡期间为点提供合理的位置，并处理很大的摄像机运动视差。

消融实验与分析

研究者利用消融实验来验证他们设计决策的有效性，结果如表2所示。

在图4中，他们展示了由他们的模型生成的伪深度图，以展示学习到的深度排序。

需要注意的是，这些图并不对应于物理深度，然而，它们展示了仅使用光度和光流信号时，新方法能够有效地确定不同表面之间的相对顺序，这对于在遮挡中进行追踪至关重要。更多的消融实验和分析结果可以在补充材料中找到。

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