Is This Tracker On? A Benchmark Protocol for Dynamic Tracking

📄 arXiv: 2510.19819v1 📥 PDF

作者: Ilona Demler, Saumya Chauhan, Georgia Gkioxari

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-22

备注: Project page: https://glab-caltech.github.io/ITTO/

💡 一句话要点

提出ITTO：一个用于动态点跟踪的全新基准测试协议，聚焦真实场景挑战。

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 点跟踪 基准测试 动态跟踪 运动分析 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有跟踪基准缺乏真实场景的复杂性，无法充分评估跟踪器在运动复杂、遮挡和对象多样性方面的性能。
  2. ITTO基准通过引入来自真实世界和现有数据集的视频，并采用多阶段标注流程，提供高质量的标注数据。
  3. 实验表明现有跟踪器在ITTO基准上表现不佳，尤其是在遮挡后重新识别点方面，揭示了现有方法的局限性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一个具有挑战性的新基准测试套件ITTO，用于评估和诊断点跟踪方法的能力和局限性。我们的视频来源于现有数据集和以自我为中心的真实世界录像，并通过多阶段流程收集高质量的人工标注。ITTO捕捉了真实世界场景中常见的运动复杂性、遮挡模式和对象多样性——这些因素在当前的基准测试中很大程度上缺失。我们对ITTO上的最先进跟踪方法进行了严格的分析，并沿着运动复杂性的关键轴分解了性能。我们的研究结果表明，现有的跟踪器在这些挑战中表现不佳，尤其是在遮挡后重新识别点方面，突出了关键的失败模式。这些结果表明需要针对真实世界动态定制新的建模方法。我们设想ITTO作为一个基础测试平台，用于推进点跟踪并指导更鲁棒的跟踪算法的开发。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有动态点跟踪基准测试集缺乏真实场景复杂性的问题。现有基准测试集通常无法充分评估跟踪器在真实世界中遇到的运动复杂性、遮挡和对象多样性等挑战。这导致在这些基准上表现良好的跟踪器，在实际应用中可能效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是构建一个更具挑战性和代表性的基准测试集，即ITTO。该基准测试集包含来自真实世界和现有数据集的视频，并采用高质量的人工标注，以捕捉真实场景的复杂性。通过在该基准上评估现有跟踪器，可以更准确地了解它们的优缺点，并指导未来跟踪算法的开发。

技术框架：ITTO基准测试集的构建流程包括以下几个主要阶段：1) 数据收集：从现有数据集和以自我为中心的真实世界录像中收集视频数据。2) 标注：采用多阶段标注流程，确保标注质量。3) 评估：提供评估指标和工具，用于评估跟踪器在ITTO上的性能。4) 分析：对现有跟踪器在ITTO上的性能进行分析，揭示它们的局限性。

关键创新：ITTO基准测试集的关键创新在于其对真实场景复杂性的关注。与现有基准测试集相比，ITTO包含更多具有运动复杂性、遮挡和对象多样性的视频数据。此外，ITTO采用高质量的人工标注，确保标注的准确性。

关键设计：ITTO基准测试集的设计考虑了以下几个关键因素：1) 数据来源：视频数据来自真实世界和现有数据集，以确保数据的多样性和代表性。2) 标注质量：采用多阶段标注流程，包括人工标注、质量控制和专家审核，以确保标注的准确性。3) 评估指标：采用多种评估指标，包括跟踪精度、跟踪召回率和身份切换次数，以全面评估跟踪器的性能。4) 运动复杂性分析：对视频数据进行运动复杂性分析，以便更好地了解跟踪器在不同运动场景下的性能。

📊 实验亮点

在ITTO基准测试集上，现有最先进的跟踪器在处理遮挡和复杂运动时表现出明显的不足。例如，在遮挡后重新识别点方面，跟踪精度显著下降。这些结果表明，现有跟踪器在真实世界场景中的鲁棒性仍然有待提高，需要开发更先进的跟踪算法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、视频监控、运动分析等领域。通过更准确地跟踪场景中的关键点，可以提高机器人和自动驾驶系统的感知能力，改善视频监控系统的性能，并为运动分析提供更可靠的数据。

📄 摘要（原文）

We introduce ITTO, a challenging new benchmark suite for evaluating and diagnosing the capabilities and limitations of point tracking methods. Our videos are sourced from existing datasets and egocentric real-world recordings, with high-quality human annotations collected through a multi-stage pipeline. ITTO captures the motion complexity, occlusion patterns, and object diversity characteristic of real-world scenes -- factors that are largely absent in current benchmarks. We conduct a rigorous analysis of state-of-the-art tracking methods on ITTO, breaking down performance along key axes of motion complexity. Our findings reveal that existing trackers struggle with these challenges, particularly in re-identifying points after occlusion, highlighting critical failure modes. These results point to the need for new modeling approaches tailored to real-world dynamics. We envision ITTO as a foundation testbed for advancing point tracking and guiding the development of more robust tracking algorithms.