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分解优化全面跟踪
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
DecoMotion是一种新的测试时间优化方法，用于估计像素和长距离运动。它通过分解视频内容为静态场景和动态对象，并利用特征来校正非刚性变换，最终融合这两个规范体来完整表示运动和外观。DecoMotion在遮挡和变形情况下表现出更强的跟踪鲁棒性，并显著提高了点追踪准确度。
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关键要点
- DecoMotion是一种新的测试时间优化方法，用于估计每个像素和长距离运动。
- 该方法将视频内容分解为静态场景和动态对象，通过类三维规范体进行表示。
- DecoMotion实现了与相机运动相对应的静态场景的仿射变换。
- 利用有区别且时间连续的特征来校正非刚性变换。
- 最终融合静态场景和动态对象的规范体，完整表示运动和外观。
- 在遮挡和变形情况下，DecoMotion表现出更强的跟踪鲁棒性。
- 在TAP-Vid基准测试集上评估，点追踪准确度显著提升，媲美最先进的专用点追踪解决方案。
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