Современные задачи видеоаналитики, компьютерного зрения и обработки изображений требуют все более точных и производительных методов трекинга точек. От приложений в области видеонаблюдения и спортивного анализа до автономного вождения и дополненной реальности необходимо обеспечивать надежное отслеживание каждого пикселя в видео с высоким разрешением и длительной временной протяженностью. В этом контексте публикация и презентация модели AllTracker на ICCV 2025 стали настоящим прорывом, открывающим новые горизонты в технологии плотного трекинга точек. AllTracker — это инновационный алгоритм, способный эффективно отслеживать все пиксели в кадре видео нестандартного разрешения 768x1024 и более, при этом предоставляя высокоточную и надежную корреспонденцию между кадрами на протяжении длительного времени. Сравнивая с существующими методами, большинство из которых ориентированы либо на относительно низкое разрешение, либо на отслеживание ограниченного числа точек, AllTracker пропагандирует идею плотного, то есть полного, отслеживания.
Это означает, что модель не просто сосредотачивается на заранее заданных контролируемых точках, а анализирует и связывает информацию о каждом пикселе видео последовательно. Одним из фундаментальных новшеств, которое отличает AllTracker от классических подходов к оптическому потоку и трекингу точек, является ее способность работать с длинными временными промежутками. Вместо того чтобы вычислять движение лишь между соседними кадрами, модель реализует стратегию скользящего окна и обрабатывает оптический поток сразу между «запросным» кадром и сотнями последующих кадров. Это позволило не только повысить точность, но и дать достоверную информацию о видимости объектов и уверенности в обнаруженных перемещениях. Архитектура AllTracker искусно объединяет несколько современных техник: пониженную пространственную дискретизацию с использованием сеток низкого разрешения, 2D сверточные слои для пространственной агрегации информации и пиксельно-ориентированный механизм внимания для временной обработки.
Такой гибридный метод обеспечивает качественную компрессию данных без потери их информативности и позволяет эффективно прослеживать движения на высокоразрешенных изображениях на мощном GPU с объемом памяти 40 Гб. На фоне существующих аналогов AllTracker демонстрирует исключительную производительность, сохраняющую масштабируемость точности при увеличении разрешения изображения. Важно, что модель остается быстрой и параметрически эффективной — в ней заложено всего около 16 миллионов параметров, что значительно меньше по сравнению с другими глубокими сетями, выполняющими схожие задачи. Это облегчает как обучение, так и внедрение в промышленное ПО и практические приложения. Ключевой отличительной особенностью стал подход к тренировке модели на разнообразном множестве датасетов.
Такой подход усиливает обобщающую способность и повышает устойчивость к различным условиям съёмки — например, меняющемуся освещению, конфигурациям сцен и типам движений. Авторы AllTracker открыто делятся своим кодом и обученными весами, позволяя исследователям и разработчикам легко интегрировать инновации в свои проекты и проводить дополнительные эксперименты. Можно отметить, что опубликованные материалы включают детальный разбор архитектуры и обучающего процесса, что раскрывает наиболее значимые аспекты и параметры для достижения отличных результатов. Благодаря этому можно существенно сократить время и ресурсы на адаптацию модели к новым задачам. Визуализации получаемых потоков оптического движения, а также карт видимости и уверенности добавляют дополнительную ценность, делая результаты прозрачными и поддающимися интерпретации.
