DATAP-SfM: Dynamic-Aware Tracking Any Point for Robust Structure from Motion in the Wild

📄 arXiv: 2411.13291v1 📥 PDF

作者: Weicai Ye, Xinyu Chen, Ruohao Zhan, Di Huang, Xiaoshui Huang, Haoyi Zhu, Hujun Bao, Wanli Ouyang, Tong He, Guofeng Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-20

💡 一句话要点

DATAP-SfM：动态感知追踪任意点，实现野外场景鲁棒的运动结构重建

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

关键词: 运动结构重建 动态场景 点追踪 视频深度 Bundle Adjustment

📋 核心要点

  1. 传统SfM方法依赖光流和运动分割，易累积误差且存在尺度模糊问题。
  2. DATAP方法通过一致性视频深度先验，实现动态感知点追踪，提升运动分割性能。
  3. 实验表明，DATAP在动态场景下相机姿态估计方面达到SOTA性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种简洁、优雅且鲁棒的流程，用于估计野外随意视频中平滑的相机轨迹并获得稠密点云。传统方法，如ParticleSfM，通过计算相邻帧之间的光流来获得点轨迹，然后通过运动分割去除动态轨迹，并执行全局Bundle Adjustment。然而，估计相邻帧之间的光流并链接匹配的过程会引入累积误差。此外，运动分割结合单视图深度估计通常面临尺度模糊的问题。为了解决这些挑战，我们提出了一种动态感知追踪任意点（DATAP）的方法，该方法利用一致的视频深度和点追踪。具体来说，DATAP通过估计跨视频序列的稠密点追踪，并预测每个点的可见性和动态性来解决这些问题。通过结合一致的视频深度先验，运动分割的性能得到增强。通过集成DATAP，可以通过对被分类为静态和可见的点追踪执行全局Bundle Adjustment来同时估计和优化所有相机姿态，而不是依赖于增量相机注册。在动态序列（如Sintel和TUM RGBD动态序列）以及野外视频（如DAVIS）上的大量实验表明，即使在复杂的动态挑战场景中，所提出的方法在相机姿态估计方面也达到了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：传统Structure from Motion (SfM) 方法在处理动态场景时面临挑战。现有方法如ParticleSfM，依赖于相邻帧之间的光流计算和运动分割来区分静态和动态点，但光流计算的累积误差和单视图深度估计的尺度模糊问题会严重影响重建精度和鲁棒性。因此，如何在动态场景下准确估计相机姿态和重建稠密点云是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是利用视频深度的一致性作为先验知识，通过动态感知追踪任意点（DATAP），直接估计跨越整个视频序列的稠密点轨迹，并预测每个点的可见性和动态性。这种方法避免了光流计算的累积误差，并利用深度信息增强了运动分割的准确性。

技术框架：DATAP-SfM的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 稠密点追踪：在整个视频序列中追踪任意点，生成点轨迹。2) 动态性与可见性预测：预测每个点的动态性和可见性，区分静态和动态点。3) 运动分割增强：利用一致的视频深度先验，提升运动分割的性能。4) 全局Bundle Adjustment：对被分类为静态和可见的点进行全局Bundle Adjustment，同时优化所有相机姿态。

关键创新：最重要的技术创新点在于动态感知追踪任意点（DATAP）方法。与传统方法依赖光流和运动分割不同，DATAP直接估计跨视频序列的稠密点轨迹，并利用视频深度的一致性作为先验知识，从而提高了点追踪和运动分割的准确性和鲁棒性。

关键设计：DATAP的关键设计包括：1) 一致性视频深度先验的利用方式，具体如何融入到点追踪和运动分割中，细节未知。2) 动态性和可见性的预测方法，具体采用何种网络结构或算法实现，细节未知。3) 全局Bundle Adjustment的优化策略，如何选择合适的优化器和损失函数，细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在Sintel、TUM RGBD动态序列和DAVIS等数据集上进行了大量实验，结果表明，所提出的DATAP-SfM方法在相机姿态估计方面达到了最先进的性能。具体性能数据和对比基线未知，但强调了在复杂动态场景下的优越性，证明了该方法在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于增强现实、机器人导航、自动驾驶等领域。在这些场景中，准确的相机姿态估计和场景重建至关重要。DATAP-SfM在动态场景下的鲁棒性使其能够更好地应对真实世界的复杂环境，提升相关应用的性能和可靠性。未来，该技术有望进一步推动三维视觉和机器人技术的进步。

📄 摘要（原文）

This paper proposes a concise, elegant, and robust pipeline to estimate smooth camera trajectories and obtain dense point clouds for casual videos in the wild. Traditional frameworks, such as ParticleSfM~\cite{zhao2022particlesfm}, address this problem by sequentially computing the optical flow between adjacent frames to obtain point trajectories. They then remove dynamic trajectories through motion segmentation and perform global bundle adjustment. However, the process of estimating optical flow between two adjacent frames and chaining the matches can introduce cumulative errors. Additionally, motion segmentation combined with single-view depth estimation often faces challenges related to scale ambiguity. To tackle these challenges, we propose a dynamic-aware tracking any point (DATAP) method that leverages consistent video depth and point tracking. Specifically, our DATAP addresses these issues by estimating dense point tracking across the video sequence and predicting the visibility and dynamics of each point. By incorporating the consistent video depth prior, the performance of motion segmentation is enhanced. With the integration of DATAP, it becomes possible to estimate and optimize all camera poses simultaneously by performing global bundle adjustments for point tracking classified as static and visible, rather than relying on incremental camera registration. Extensive experiments on dynamic sequences, e.g., Sintel and TUM RGBD dynamic sequences, and on the wild video, e.g., DAVIS, demonstrate that the proposed method achieves state-of-the-art performance in terms of camera pose estimation even in complex dynamic challenge scenes.