Google DeepMind さんから TAPIR っていうモデルがでてたのでシュッと見てみる
やっほー (/・ω・)/
今日も新しい技術（おもちゃ）をみつけたので見ていくのだ( ・ω・)
本日はこちら(/・ω・)/
Google DeepMind さんの TAPIR という新しい Tracking Any Point (TAP) のモデルでござるな( ・ω・)
とりあえず TAPIR の Abstract を DeepL 先生に翻訳を依頼
我々は、ビデオシーケンス中のクエリポイントを効果的に追跡するTracking Any Point (TAP)の新しいモデルを提示する。(1)マッチングステージは、1フレームおきにクエリーポイントにマッチする適切なポイント候補を独立に探し出すステージ、(2)洗練ステージは、局所相関に基づき軌跡とクエリー特徴の両方を更新するステージである。その結果、TAP-Vidベンチマークにおいて、DAVISの絶対平均Jaccard (AJ)が約20%改善されるなど、すべてのベースライン手法を大幅に上回る結果を得た。さらに、我々のモデルは、長いビデオシーケンスに対する高速な並列推論を可能にする。TAPIRは、256x256のビデオ上の256点を約40fpsで追跡するオンライン方式で実行することができ、より高解像度のビデオにも柔軟に拡張することが可能である。
ふむ( ・ω・)
とりあえず ChatGPT 先生に URL 渡して教えてもらうかな
以下は論文とかの情報を基に ChatGPT 先生との対談を書いてるだけなので完全信用しちゃだめだぞ☆
気になる人は論文をちゃんと読んでね☆
教えて ChatGPT 先生！
何をするための技術なの？( ・ω・)
TAPIR（Tracking Any Point with per-frame Initialization and temporal Refinement）は、ビデオシーケンス内の任意の点を効果的に追跡するための技術です。具体的には、ビデオ内の特定の点（例えば、動く物体の一部や特定の特徴点など）の位置をフレームごとに追跡し、その動きを時間的に分析することができます。
この技術は、以下のような応用が考えられます：
ビデオ解析と監視：TAPIRは、ビデオ監視やビデオ解析において、特定の物体や人物を追跡するのに役立ちます。例えば、監視カメラの映像から特定の人物や車両の動きを追跡したり、スポーツのビデオ解析で選手の動きを追跡したりすることが可能です。
AR/VRとゲーム：AR（拡張現実）やVR（仮想現実）のアプリケーション、ゲームにおいて、ユーザーの手や体の動きを追跡し、それに応じてインタラクションを制御するために使用することができます。
ロボティクスと自動運転：ロボットや自動運転車両が周囲の環境を理解し、特定の物体や人物を追跡するために使用することができます。
3D再構成：複数のビデオフレームから物体の3D形状を再構成するために、特定の点の動きを追跡することが必要です。TAPIRは、このようなタスクを助けることができます。
TAPIRは、その高速性と精度から、これらの多くのアプリケーションで有用なツールとなり得ます。
これまでも似たようなことは出来てたけど、その精度と速度が向上した技術ってこと？( ・ω・)
はい、その通りです。ビデオシーケンス内の特定の点を追跡するというタスク自体は、コンピュータビジョンの分野で長い間研究されてきた問題です。しかし、TAPIRはこの問題に対する新しいアプローチを提供し、その結果として精度と速度の両方で大幅な改善を達成しました。
具体的には、TAPIRは以下のような特徴を持っています：高精度：TAPIRは、新しいマッチングステージとリファインメントステージを使用して、ビデオシーケンス内の任意の点を非常に高精度に追跡します。これにより、TAPIRはTAP-Vidベンチマークで全てのベースラインメソッドを大幅に上回り、DAVISでの絶対平均Jaccard（AJ）改善により約20%の改善を示しました。
高速：TAPIRは、長いビデオシーケンスでの高速並列推論を可能にします。TAPIRはオンラインで動作することも可能で、256x256のビデオで256点を約40fpsで追跡することができ、高解像度のビデオにも柔軟に拡張することができます。
これらの改善により、TAPIRはビデオ解析、AR/VR、ロボティクス、自動運転、3D再構成など、様々なアプリケーションでの使用に適しています。
TAPIR の登場前は何が問題だったのかしら？( ・ω・)
TAPIRの登場前には、ビデオシーケンス内の特定の点を追跡するタスクにはいくつかの困難がありました：
精度：従来の方法では、特にビデオが長くなると、追跡の精度が低下する傾向がありました。これは、追跡対象の点が画面から一時的に消えたり、画像がぼやけたり、照明条件が変わったりすると、特に顕著になります。また、追跡対象が高速で動く場合や、他の物体に遮られる場合にも、追跡の精度が低下する可能性がありました。
速度：従来の方法では、ビデオの長さや解像度が増えると、追跡の計算時間が大幅に増加する問題がありました。特に、リアルタイムのアプリケーション（例えば、AR/VRや自動運転）では、高速な追跡が必要となるため、この問題は重要な課題でした。
スケーラビリティ：従来の方法では、ビデオの解像度を上げると、追跡の精度が低下する問題がありました。また、より多くの点を同時に追跡することも困難でした。
TAPIRはこれらの問題に対処するために開発されました。新しいマッチングステージとリファインメントステージを使用することで、TAPIRは高精度の追跡を実現し、長いビデオシーケンスでの高速並列推論を可能にしました。また、TAPIRは高解像度のビデオに対してもスケーラブルであり、多数の点を同時に追跡することができます。これにより、TAPIRはビデオ解析、AR/VR、ロボティクス、自動運転、3D再構成など、様々なアプリケーションでの使用に適しています。
それに対してどうやって改善したの？( ・ω・)
TAPIR（Tracking Any Point with per-frame Initialization and temporal Refinement）は、ビデオシーケンス内の任意の点を効果的に追跡するための新しいモデルで、以下のようなアプローチを採用して従来の問題を解決しています。
マッチングステージ：TAPIRの最初のステージは、各フレームでクエリポイント（追跡したい点）に対する適切な候補点を独立して見つけるマッチングステージです。これは、各フレームを個別に扱い、クエリポイントと最も一致する点を見つけることで、フレーム間での点の一貫性を保つことを可能にします。
リファインメントステージ：次に、リファインメントステージでは、ローカルな相関に基づいて軌道（追跡したい点の動きのパス）とクエリ特徴（追跡したい点の特性）を更新します。これにより、フレーム間での一貫性を保ちつつ、各フレームでの追跡精度を向上させることができます。
並列推論：TAPIRは、長いビデオシーケンスでの高速並列推論を可能にします。これは、各フレームを独立して処理することで、大量の計算を同時に行うことができるためです。これにより、TAPIRはリアルタイムのアプリケーションでも使用することが可能です。
スケーラビリティ：TAPIRは、高解像度のビデオに対してもスケーラブルであり、多数の点を同時に追跡することができます。これは、TAPIRがフレームごとに独立した処理を行うため、追跡したい点の数やビデオの解像度を増やすことが容易であるためです。
これらのアプローチにより、TAPIRはビデオ内の任意の点を高精度かつ高速に追跡することができ、従来の問題を大幅に改善しています。
マッチングステージについて教えて( ・ω・)
TAPIRのマッチングステージは、ビデオシーケンス内の各フレームでクエリポイント（追跡したい点）に最も一致する点を見つけるプロセスです。このステージは、各フレームを独立して扱うことで、フレーム間での点の一貫性を保つことを可能にします。
具体的な手順は以下の通りです：
クエリポイントの選択：まず、追跡したい点（クエリポイント）をビデオシーケンスの最初のフレームから選択します。これは、例えば、動いている車のタイヤや、歩いている人の手など、ビデオ内の任意の点である可能性があります。
特徴抽出：次に、選択したクエリポイントの特徴を抽出します。これは、点の色、形状、テクスチャなど、点を一意に識別するための情報です。この特徴抽出は、通常、深層学習のモデル（例えば、畳み込みニューラルネットワーク）を使用して行われます。
候補点のマッチング：次に、ビデオシーケンスの次のフレームに移り、クエリポイントの特徴と最も一致する点（候補点）を見つけます。これは、全ての点の特徴をクエリポイントの特徴と比較することで行われます。
マッチングの更新：このプロセスは、ビデオシーケンスの全てのフレームに対して繰り返されます。つまり、各フレームで、新たなクエリポイント（前のフレームで見つけた候補点）の特徴を抽出し、次のフレームで最も一致する点を見つけるというステップを繰り返します。
このマッチングステージにより、TAPIRはビデオシーケンス内の各フレームでクエリポイントを独立して追跡することができます。これにより、フレーム間での一貫性を保ちつつ、各フレームでの追跡精度を向上させることが可能になります。
つまり動画から検知したい対象を推論してその後のトレース可能にするって、こと？( ・ω・)
はい、その通りです。TAPIRのマッチングステージでは、まずビデオの最初のフレームから追跡したい対象（クエリポイント）を選択します。このクエリポイントは、ビデオ内の任意の点である可能性があります。
次に、このクエリポイントの特徴を抽出し、それを基にビデオの次のフレームで最も一致する点（候補点）を見つけます。このプロセスはビデオの全フレームに対して繰り返され、各フレームでクエリポイントを更新していきます。
このようにして、TAPIRはビデオシーケンス全体でクエリポイントの動き（トラジェクトリ）を追跡します。これにより、例えば、ビデオ内の特定の物体の動きを時間的に分析したり、その物体がどのように動いているかを視覚的に示したりすることが可能になります。
リファインメントステージについて教えて( ・ω・)
TAPIRのリファインメントステージは、マッチングステージで得られた初期の追跡結果を改良し、より精確な追跡結果を得るためのプロセスです。
具体的な手順は以下の通りです：
初期軌道と特徴の取得：まず、マッチングステージで得られた初期の軌道（追跡したい点の動きのパス）とクエリ特徴（追跡したい点の特性）を取得します。
ローカル相関の計算：次に、各フレーム内でクエリポイントの周囲の領域を考慮し、そのローカルな相関を計算します。これは、クエリポイントの周囲の点がどの程度クエリポイントと似た動きをしているかを評価するためのものです。
軌道と特徴の更新：ローカルな相関に基づいて、軌道とクエリ特徴を更新します。これにより、各フレームでの追跡精度を向上させることができます。
このリファインメントステージにより、TAPIRはマッチングステージで得られた初期の追跡結果を改良し、より精確な追跡結果を得ることができます。これにより、フレーム間での一貫性を保ちつつ、各フレームでの追跡精度を向上させることが可能になります。
また、このリファインメントステージは、クエリポイントが一時的に視界から消えたり、画像がぼやけたり、照明条件が変わったりした場合でも、追跡を続けることができます。これは、ローカルな相関を利用することで、クエリポイントの周囲の情報を活用して追跡を続けることができるためです。
つまりマッチングステージで得られた検知をしたい対象に関連しないものを探し出してきれいにするって、こと？( ・ω・)
はい、その通りです。リファインメントステージでは、マッチングステージで得られた初期の追跡結果を改良し、より精確な追跡結果を得るためのプロセスを行います。
具体的には、各フレーム内でクエリポイント（追跡したい点）の周囲の領域を考慮し、そのローカルな相関を計算します。これは、クエリポイントの周囲の点がどの程度クエリポイントと似た動きをしているかを評価するためのものです。このローカルな相関に基づいて、軌道（追跡したい点の動きのパス）とクエリ特徴（追跡したい点の特性）を更新します。
このプロセスにより、マッチングステージで得られた初期の追跡結果から、クエリポイントに関連しない情報（例えば、背景の動きやノイズなど）を除去し、クエリポイントの追跡をより精確に行うことが可能になります。これにより、フレーム間での一貫性を保ちつつ、各フレームでの追跡精度を向上させることができます。
んじゃ TAPIR が並列推論をできる理由を教えて( ・ω・)
TAPIRが並列推論を可能にする理由は、そのアーキテクチャが各フレームを独立して処理する設計になっているからです。
具体的には、TAPIRのマッチングステージとリファインメントステージは、各フレームを個別に扱います。つまり、各フレームでクエリポイント（追跡したい点）の特徴を抽出し、その特徴と最も一致する点を見つける（マッチングステージ）、そしてその結果を改良する（リファインメントステージ）というプロセスは、各フレームに対して独立して行われます。
このように各フレームを独立して処理する設計により、TAPIRは並列計算を活用することができます。つまり、複数のフレームを同時に処理することが可能となり、これにより全体の計算時間を大幅に短縮することができます。これが、TAPIRが長いビデオシーケンスでの高速並列推論を可能にする理由です。
また、この設計は、TAPIRがリアルタイムのアプリケーションでも使用することを可能にします。なぜなら、新しいフレームが来るたびにそれを独立して処理できるため、ビデオストリームをリアルタイムで追跡することが可能となるからです。
でも、TAPIR が各フレームを並列推論できるといっても、結局は過去のフレーム処理が完了するまで新規フレームの処理が完了できないんじゃないの？( ・ω・)
今までは過去フレームが完全に完了するまで待つ必要があったけど、その待ち時間の減少に成功しただけってこと？( ・ω・)
TAPIRのアプローチは、各フレームを独立して処理することで、並列推論を可能にします。しかし、それは全てのフレームが完全に独立しているという意味ではありません。実際には、各フレームの処理は前のフレームの結果に依存しています。つまり、新しいフレームの処理を開始する前に、前のフレームの処理が完了する必要があります。
しかし、TAPIRの設計は、この依存関係を最小限に抑えることで、並列推論を最大限に活用します。具体的には、各フレームの処理は、前のフレームの処理が完了した直後に開始することができます。これにより、全体の計算時間を大幅に短縮することができます。
また、TAPIRは、各フレームの処理を高速に行うことで、リアルタイムのアプリケーションでも使用することが可能です。つまり、新しいフレームが来るたびにそれを独立して処理できるため、ビデオストリームをリアルタイムで追跡することが可能となります。
したがって、TAPIRの並列推論の能力は、過去のフレームの処理が完了するのを待つ時間の減少だけでなく、各フレームの処理を高速に行うことで、全体の計算時間を大幅に短縮するという点にもあります。
んじゃ、シュッとまとめて( ・ω・)
TAPIRを理解するために、"宝物探しゲーム"という例え話を使ってみましょう。
あなたが公園で友達と宝物探しゲームをしていると想像してみてください。あなたの役割は、特定の宝物（例えば、特定の色のビー玉）を見つけ、それが公園のどこに移動するかを追跡することです。しかし、公園は大きく、ビー玉は小さいので、これはとても難しいタスクです。
ここでTAPIRがあなたを助けることになります。TAPIRは、まずビー玉を見つけ（これがマッチングステージ）、次にビー玉がどこに移動するかを予測します（これがリファインメントステージ）。そして、ビー玉がどこに移動するかを予測するために、ビー玉の周りの情報（例えば、ビー玉がどの方向に転がっているか、風の強さや方向はどうかなど）を利用します。
さらに、TAPIRは非常に速く動作します。つまり、ビー玉がどんなに速く動いても、TAPIRはそれを追いついて追跡することができます。また、TAPIRは多くのビー玉を同時に追跡することも可能です。これは、TAPIRが各ビー玉を個別に追跡するためです。
このように、TAPIRはビデオ内の任意の点（この例ではビー玉）を高精度に追跡し、その動きを予測することができます。これにより、ビデオ解析の精度が大幅に向上し、さまざまなアプリケーションでの使用が可能になります。
ということで論文をちゃんと読んだわけじゃないけどとりあえず概要はシュッとわかったきがするのである( ・ω・)
遊びたい人は Google Colab のデモとかあるから遊んでみてね☆
（リアルタイム検知とそうじゃないタイプがあって両方動かしてみたけど、無料枠でやるならリアルタイムの方は GPU メモリ的に難しそう）
では気が済んだのでおしまい。
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？