我们提出 LocoTrack，一种高精度且高效的模型，专为在视频序列中追踪任意点（Tracking Any Point, TAP）的任务而设计。以往的方法通常依赖于局部2D相关图，从查询图像中的一个点建立与目标图像中局部区域的对应关系，但在均质区域或具有重复特征的区域中，此类方法常因匹配歧义而表现不佳。LocoTrack 通过一种新颖的全对对应机制——即局部4D相关性——克服了这一挑战，实现了精确的点对应关系建模。该方法结合双向对应关系与匹配平滑性，显著提升了对歧义情况的鲁棒性。此外，我们引入了一个轻量级相关编码器以提升计算效率，并采用紧凑的Transformer架构来融合长期时序信息。在所有 TAP-Vid 基准测试中，LocoTrack 均取得了前所未有的精度表现，且运行速度接近当前最先进方法的6倍。