Tracking Any Point (TAP) in a video is a challenging computer vision problem with many demonstrated applications in robotics, video editing, and 3D reconstruction. Existing methods for TAP rely heavily on complex tracking-specific inductive biases and heuristics, limiting their generality and potential for scaling. To address these challenges, we present TAPNext, a new approach that casts TAP as sequential masked token decoding. Our model is causal, tracks in a purely online fashion, and removes tracking-specific inductive biases. This enables TAPNext to run with minimal latency, and removes the temporal windowing required by many existing state of art trackers. Despite its simplicity, TAPNext achieves a new state-of-the-art tracking performance among both online and offline trackers. Finally, we present evidence that many widely used tracking heuristics emerge naturally in TAPNext through end-to-end training. The TAPNext model and code can be found at https://tap-next.github.io/.


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ACM应用感知TAP(ACM Transactions on Applied Perception)旨在通过发表有助于统一这些领域研究的高质量论文来增强计算机科学与心理学/感知之间的协同作用。该期刊发表跨学科研究,在跨计算机科学和感知心理学的任何主题领域都具有重大而持久的价值。所有论文都必须包含感知和计算机科学两个部分。主题包括但不限于:视觉感知:计算机图形学,科学/数据/信息可视化,数字成像,计算机视觉,立体和3D显示技术。听觉感知:听觉显示和界面,听觉听觉编码,空间声音,语音合成和识别。触觉:触觉渲染,触觉输入和感知。感觉运动知觉:手势输入,身体运动输入。感官感知:感官整合,多模式渲染和交互。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/tap/
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