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ReLift 将单目视频中的稠密 3D 跟踪重新表述为几何轨迹修复，采用前馈式轨迹校正器，沿提升后的轨迹及跨轨迹交替施加注意力。它在 WorldTrack 上取得了最先进的平均准确率，在不使用图像进行训练的情况下，相较于最强基线，在所有点上的 APD 提升了 2.1，在动态点上提升了 3.0。
本文通过几何条件分析基于重建的无监督学习的失败，并提出新方法如Dynamic Push and Pull来增强异常检测性能。