Ego3DT: Tracking Every 3D Object in Ego-centric Videos

📄 arXiv: 2410.08530v1 📥 PDF

作者: Shengyu Hao, Wenhao Chai, Zhonghan Zhao, Meiqi Sun, Wendi Hu, Jieyang Zhou, Yixian Zhao, Qi Li, Yizhou Wang, Xi Li, Gaoang Wang

分类: cs.CV, cs.MM

发布日期: 2024-10-11

备注: Accepted by ACM Multimedia 2024

💡 一句话要点

Ego3DT：提出一种零样本方法，用于自我中心视频中所有3D物体的跟踪。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 自我中心视频 3D物体跟踪 零样本学习 场景重建 动态关联

📋 核心要点

  1. 自我中心视频中物体跟踪面临视角变化大的挑战，现有方法难以准确地定位和跟踪物体。
  2. Ego3DT利用预训练的3D场景重建模型和动态分层关联机制，实现零样本的3D物体重建和跟踪。
  3. 在两个新数据集上的实验表明，Ego3DT在HOTA指标上取得了显著提升，验证了其鲁棒性和准确性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的零样本方法，用于从自我中心视频中进行所有物体的3D重建和跟踪。该方法旨在解决自我中心视角下物体定位和跟踪的挑战，主要原因是视角变化大。我们提出了Ego3DT，一个新颖的框架，它首先识别和提取自我环境中物体的检测和分割信息。利用相邻视频帧的信息，Ego3DT使用预训练的3D场景重建模型动态构建自我视角的3D场景。此外，我们创新了一种动态分层关联机制，用于创建自我中心视频中物体的稳定3D跟踪轨迹。在两个新编译的数据集上进行了大量实验，结果表明我们的方法的有效性，HOTA指标提升了1.04x - 2.90x，展示了该方法在各种自我中心场景中的鲁棒性和准确性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自我中心视频中3D物体的精确跟踪问题。现有的方法在处理自我中心视角下剧烈的视角变化、遮挡以及光照变化等方面存在不足，导致跟踪精度较低，鲁棒性较差。此外，缺乏针对自我中心场景的专用数据集也限制了相关研究的进展。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的3D场景重建模型，结合相邻帧的信息，动态地构建自我视角的3D场景。然后，通过提出的动态分层关联机制，将不同帧中的物体关联起来，形成稳定的3D跟踪轨迹。这种方法无需针对特定场景进行训练，具有较好的泛化能力。

技术框架：Ego3DT框架主要包含以下几个阶段：1) 物体检测与分割：首先，对视频帧进行物体检测和分割，提取自我环境中物体的2D信息。2) 3D场景重建：利用预训练的3D场景重建模型，结合相邻帧的信息，动态地构建自我视角的3D场景。3) 动态分层关联：设计了一种动态分层关联机制，将不同帧中的物体关联起来，形成稳定的3D跟踪轨迹。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种动态分层关联机制，用于创建自我中心视频中物体的稳定3D跟踪轨迹。该机制能够有效地处理视角变化、遮挡等问题，提高跟踪的鲁棒性和准确性。此外，该方法是零样本的，无需针对特定场景进行训练，具有较好的泛化能力。

关键设计：动态分层关联机制的具体实现细节未知，摘要中没有详细描述。预训练的3D场景重建模型的选择和参数设置也未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

Ego3DT在两个新编译的数据集上进行了广泛的实验，实验结果表明，该方法在HOTA指标上取得了显著的提升，达到了1.04x - 2.90x。这表明Ego3DT在各种自我中心场景中具有很高的鲁棒性和准确性，优于现有的方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、增强现实、虚拟现实等领域。例如，在机器人导航中，可以利用该方法实现对周围环境物体的精确跟踪，从而提高机器人的自主导航能力。在增强现实和虚拟现实中，可以利用该方法实现对虚拟物体的精确跟踪，从而提高用户的沉浸感。

📄 摘要（原文）

The growing interest in embodied intelligence has brought ego-centric perspectives to contemporary research. One significant challenge within this realm is the accurate localization and tracking of objects in ego-centric videos, primarily due to the substantial variability in viewing angles. Addressing this issue, this paper introduces a novel zero-shot approach for the 3D reconstruction and tracking of all objects from the ego-centric video. We present Ego3DT, a novel framework that initially identifies and extracts detection and segmentation information of objects within the ego environment. Utilizing information from adjacent video frames, Ego3DT dynamically constructs a 3D scene of the ego view using a pre-trained 3D scene reconstruction model. Additionally, we have innovated a dynamic hierarchical association mechanism for creating stable 3D tracking trajectories of objects in ego-centric videos. Moreover, the efficacy of our approach is corroborated by extensive experiments on two newly compiled datasets, with 1.04x - 2.90x in HOTA, showcasing the robustness and accuracy of our method in diverse ego-centric scenarios.