Meta AI Co-Trackerでデンストラッキングを行おう！

目次

1. 導入
2. コードトラッカーについて
3. コードトラッキングの実施方法
4. オブジェクトトラッキングの例
5. セグメンテーションマスクの作成
6. プロジェクトの作成とウェブカメラの設定
7. デンストラッキングの概要
8. デンストラッキングの実行方法
9. モデルの最適化と高速化
10. ビデオの可視化と保存

コードトラッキングとは

このビデオでは、Meta AIのコードトラッカーを使用して、デンストラッキングを行う方法について学びます。以前のビデオでは、コードトラッカーのGitHubリポジトリを見て、セットアップ方法を確認しました。このGoogle Colabノートブックでは、オブジェクトトラッキングやポイントトラッキングの例を示し、セグメンテーションマスクを作成し、そのマスク内のポイントをトラッキングする方法を説明します。コードトラッカーのモデルバリエーションについても紹介しますが、このビデオではデンストラッキングに焦点を当てます。デンストラッキングでは、画像全体のすべてのポイントを追跡するため、これは前の例よりも遅くなります。デンストラッキングをリアルタイムで実行するには、GPUを使用する必要があります。また、モデルの最適化や高速化についても言及します。最後に、ビデオの可視化と保存について説明します。

デンストラッキングの実行方法

まず始めに、ビデオの形状を確認します。次に、補間を使用して画像をダウンスケールします。これにより、処理時間を短縮し、実行可能なフレームサイズを得ることができます。次に、モデルのforward pathを実行し、指定したグリッドとフレームでポイントをトラッキングします。この処理には時間がかかるため、高速化のためにGPUランタイムを選択することをおすすめします。処理が完了したら、結果を視覚化します。最後に、ビデオを保存し、ローカルコンピュータにダウンロードすることもできます。

デンストラッキングは、複数のポイントのトラッキングにより、より正確な結果を得ることができますが、処理に時間がかかるため、リアルタイムでの実行はできません。デンストラッキングを使用することで、さまざまなアプリケーションやプロジェクトで追跡結果を最適化できます。Meta AIのコードトラッカーは、そのパフォーマンスと結果において非常に優れたツールです。これらのビデオは、コードトラッカーの機能の一部と、Google Colabでの設定方法を紹介するためのものです。このコードトラッカーをObject DetectionやObject Trackingなどの他のトラッカーと組み合わせることもできます。次のビデオもお楽しみに！

メリット:

• すべてのポイントを追跡できるため、正確な結果が得られます。
• オブジェクトのセグメンテーションマスクを作成し、トラッキングすることができます。
• ビデオの可視化と保存が容易です。

デメリット:

• 処理には時間がかかり、リアルタイム実行は困難です。

【リソース】

• Meta AIのコードトラッカーのGitHubリポジトリ
• Meta AIのコードトラッカーの公式ウェブサイト

【FAQ】 Q: デンストラッキングとは何ですか？ A: デンストラッキングは、画像全体のすべてのポイントを追跡するトラッキング方法です。

Q: デンストラッキングはリアルタイムで実行できますか？ A: デンストラッキングは時間がかかるため、リアルタイムでの実行は困難です。

Q: デンストラッキングのメリットはありますか？ A: デンストラッキングのメリットは、正確な結果が得られることです。

Q: デンストラッキングのデメリットはありますか？ A: デンストラッキングのデメリットは、処理に時間がかかることとリアルタイム実行が難しいことです。