Следим за пикселями на видео AI от Dina-Tracker
В сфере анализа видеоконтента возникает всё больше задач, требующих детального понимания каждого отдельного кадра. Одной из таких задач является точное отслеживание каждого пикселя в динамике, что критически важно во многих областях, от видеонаблюдения до анализа спортивных игр.
Именно этой задаче посвящена новая разработка исследователей из Института Вейцмана — модель Dino-Tracker, которая уже установила новый стандарт точности в отслеживании пикселей на видео.
Подробнее ознакомиться с исследованием можно на официальной странице проекта [здесь].
Основные принципы работы
Модель Dino-Tracker использует предобученную визуальную модель DINO-ViT (Vision Transformer), известную своей способностью к детальному семантическому анализу изображений.
Это позволяет извлекать информативные латентные представления об объектах на видео, которые затем адаптируются для трекинга движения.
Ключевой особенностью является метод *test-time training*, благодаря которому модель настраивает свои параметры во время работы. Это обеспечивает высокую адаптивность к конкретным видеозаписям без необходимости многократного и длительного обучения.
Преимущества новой модели
Dino-Tracker демонстрирует впечатляющую эффективность, превосходя такие известные модели, как DINOv2 и Co-Tracker, и приближаясь к показателям передовой модели TAPIR на таких бенчмарках, как TAP-Vid-DAVIS, TAP-Vid-Kinetics и BADJA.
Особенно отмечается, что Dino-Tracker требует значительно меньше данных для обучения — модель способна тренироваться на единичных примерах, что существенно снижает как потребности в вычислительных ресурсах, так и в объёмах необходимых для тренировки данных.
Таким образом, Dino-Tracker не только устанавливает новые стандарты в отслеживании пикселей, но и открывает двери для более широкого применения сложных алгоритмов обработки видео в реальном времени на устройствах с ограниченными ресурсами.
Это качественный скачок в области видеоаналитики, предоставляющий инструменты для более точного и оперативного реагирования на динамические сцены.