Meta AI CoTracker3 来了！
通过伪标记（Pseudo-Labelling）真实视频实现更简单、更好的点跟踪。#ai##科技#
比起之前的CoTracker，**厉害**之处：即使点被遮挡或离开视野，这个新模型也可以长时间跟踪这些点！
> 之前的方案
网页链接：由于难以为单项任务注释真实视频，因此大多数最先进的点跟踪器都是在合成数据上进行训练的。然而，由于合成视频和真实视频之间存在统计差距，这可能会导致性能不佳。
> CoTracker3：包含一个新的跟踪模型和一个新的半监督训练方案。通过使用现成的训练生成伪标签，就可以在训练期间使用没有注释的真实视频。新模型消除或简化了以前跟踪器的组件，从而产生了更简单且通常更小的架构。这种训练方案比以前的工作简单得多，并且使用的数据少了 1,000 倍，取得了更好的结果。
项目：cotracker3.github.io
ChatGPT 
黄建同学的微博视频
通过伪标记（Pseudo-Labelling）真实视频实现更简单、更好的点跟踪。#ai##科技#
比起之前的CoTracker，**厉害**之处：即使点被遮挡或离开视野，这个新模型也可以长时间跟踪这些点！
> 之前的方案
网页链接：由于难以为单项任务注释真实视频，因此大多数最先进的点跟踪器都是在合成数据上进行训练的。然而，由于合成视频和真实视频之间存在统计差距，这可能会导致性能不佳。> CoTracker3：包含一个新的跟踪模型和一个新的半监督训练方案。通过使用现成的训练生成伪标签，就可以在训练期间使用没有注释的真实视频。新模型消除或简化了以前跟踪器的组件，从而产生了更简单且通常更小的架构。这种训练方案比以前的工作简单得多，并且使用的数据少了 1,000 倍，取得了更好的结果。
项目：cotracker3.github.io
ChatGPT 黄建同学的微博视频
