该论文提出了一种新颖的模型,名为tap,可以在视频序列中有效地跟踪任何查询点在任何物理表面上的位置。该模型采用两个阶段:匹配阶段和细化阶段。该模型在tap-vid基准测试中表现优异,平均jaccard(aj)的改进幅度约为20%。该模型可以快速推断长时间高分辨率的视频序列。源代码、预训练模型和可视化结果可以在项目网页上找到。
未经允许不得转载:尊龙游戏旗舰厅官网 » tapir:使用每帧初始化和时间细化跟踪任何点
该论文提出了一种新颖的模型,名为tap,可以在视频序列中有效地跟踪任何查询点在任何物理表面上的位置。该模型采用两个阶段:匹配阶段和细化阶段。该模型在tap-vid基准测试中表现优异,平均jaccard(aj)的改进幅度约为20%。该模型可以快速推断长时间高分辨率的视频序列。源代码、预训练模型和可视化结果可以在项目网页上找到。
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