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CoTracker是面向视频点跟踪任务的开源Transformer模型官方站点,核心功能为支持视频序列的稠密点联合跟踪、长时遮挡场景下的轨迹预测、可扩展的大规模点跟踪部署,目标用户覆盖计算机视觉研究人员、视频内容开发从业者、机器人导航算法工程师等群体,可应用于视频动作捕捉、三维重建、运动分析、自动驾驶场景感知、视频特效制作等多个领域,区别于传统独立点跟踪方法,该模型通过建模点与点之间的空间关联,提升跟踪的精度与鲁棒性,适配长视频、遮挡场景下的跟踪需求。
访问CoTracker官方站点,在导航区域找到代码仓库入口,点击跳转至GitHub仓库页面,下载最新版本的模型源码包到本地设备。
查看站点提供的部署文档,按照文档指引配置Python环境、安装PyTorch等依赖库,完成基础运行环境的搭建工作。
下载站点提供的预训练模型权重文件,放置到源码指定的目录下,按照文档说明完成权重加载的验证操作,确认环境配置无误。
准备待处理的视频文件,按照文档要求调整视频分辨率、帧率等参数,设置需要跟踪的初始点集,或者选择自动生成稠密点的配置。
运行跟踪脚本,等待模型处理完成后,即可输出带跟踪轨迹可视化的结果视频,也可导出轨迹坐标数据用于后续分析工作。
看完教程,直接上手试试
访问 CoTracker 官网