Underwater Camouflaged Object Tracking Meets Vision-Language SAM2

📄 arXiv: 2409.16902v5 📥 PDF

作者: Chunhui Zhang, Li Liu, Guanjie Huang, Zhipeng Zhang, Hao Wen, Xi Zhou, Shiming Ge, Yanfeng Wang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-09-25 (更新: 2025-05-19)

备注: Accepted to CVPR 2025 Workshop on CV4Animals. https://github.com/983632847/Awesome-Multimodal-Object-Tracking

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出首个大规模水下伪装目标跟踪多模态数据集UW-COT220，并提出基于SAM2的视觉-语言跟踪框架VL-SAM2。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 水下目标跟踪 伪装目标 视觉-语言融合 SAM2 多模态数据集

📋 核心要点

  1. 现有目标跟踪数据集主要集中于开放环境，缺乏对水下伪装目标跟踪的关注，限制了相关算法的发展。
  2. 提出基于视频基础模型SAM2的视觉-语言跟踪框架VL-SAM2，利用视觉和语言信息提升跟踪性能。
  3. 实验结果表明，VL-SAM2在水下和开放环境目标跟踪数据集上均取得了state-of-the-art的性能。

📝 摘要（中文）

过去十年，视觉目标跟踪取得了显著进展，这主要归功于大规模数据集的可用性。然而，这些数据集主要集中在开放环境，而忽略了水下动物跟踪，特别是伪装海洋动物带来的复杂挑战。为了弥合这一差距，我们向前迈进了一步，提出了首个大规模多模态水下伪装目标跟踪数据集，即UW-COT220。基于该数据集，本文全面评估了当前先进的视觉目标跟踪方法，包括基于SAM和SAM2的跟踪器，尤其是在具有挑战性的水下环境（如珊瑚礁）中。我们的研究结果突出了SAM2相对于SAM的改进，证明了其处理水下伪装物体复杂性的增强能力。此外，我们提出了一种新的视觉-语言跟踪框架VL-SAM2，该框架基于视频基础模型SAM2。大量的实验结果表明，所提出的VL-SAM2在水下和开放环境目标跟踪数据集上都实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决水下环境中伪装目标跟踪的难题。现有方法在开放环境中表现良好，但在水下复杂光照、低对比度以及生物伪装等因素的影响下，跟踪性能显著下降。缺乏专门针对水下伪装目标的大规模数据集也是一个主要瓶颈。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言信息融合来提升水下伪装目标的跟踪性能。通过引入语言描述，可以更好地理解目标的语义信息，从而在视觉特征不明显的情况下也能准确跟踪目标。同时，利用SAM2强大的分割能力，可以更精确地定位目标。

技术框架：VL-SAM2框架基于视频基础模型SAM2，主要包含以下几个模块：1) 视觉特征提取模块：提取视频帧的视觉特征；2) 语言特征提取模块：提取目标描述的语言特征；3) 视觉-语言融合模块：将视觉和语言特征进行融合，得到融合特征；4) SAM2分割模块：利用融合特征和SAM2进行目标分割，得到目标的mask；5) 跟踪模块：根据目标的mask进行跟踪。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了首个大规模水下伪装目标跟踪多模态数据集UW-COT220，为相关研究提供了数据基础；2) 提出了基于SAM2的视觉-语言跟踪框架VL-SAM2，有效融合了视觉和语言信息，提升了水下伪装目标的跟踪性能。

关键设计：在视觉-语言融合模块中，采用了cross-modal attention机制，使视觉特征和语言特征能够相互关注，从而更好地融合。在SAM2分割模块中，使用了mask refinement策略，对SAM2的分割结果进行优化，提高分割精度。具体参数设置和损失函数细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的VL-SAM2框架在UW-COT220数据集上取得了state-of-the-art的性能，显著优于现有的视觉目标跟踪方法，包括基于SAM的跟踪器。同时，VL-SAM2在开放环境目标跟踪数据集上也表现出良好的泛化能力，证明了其有效性和鲁棒性。具体的性能提升数据在论文中进行了详细展示（未知）。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于水下机器人导航、海洋生物行为研究、水下环境监测等领域。通过精确跟踪水下伪装目标，可以帮助科学家更好地了解海洋生物的习性，保护海洋生态环境，并为水下工程提供技术支持。未来，该技术有望应用于更广泛的水下场景，例如水下考古、水下救援等。

📄 摘要（原文）

Over the past decade, significant progress has been made in visual object tracking, largely due to the availability of large-scale datasets. However, these datasets have primarily focused on open-air scenarios and have largely overlooked underwater animal tracking-especially the complex challenges posed by camouflaged marine animals. To bridge this gap, we take a step forward by proposing the first large-scale multi-modal underwater camouflaged object tracking dataset, namely UW-COT220. Based on the proposed dataset, this work first comprehensively evaluates current advanced visual object tracking methods, including SAM- and SAM2-based trackers, in challenging underwater environments, \eg, coral reefs. Our findings highlight the improvements of SAM2 over SAM, demonstrating its enhanced ability to handle the complexities of underwater camouflaged objects. Furthermore, we propose a novel vision-language tracking framework called VL-SAM2, based on the video foundation model SAM2. Extensive experimental results demonstrate that the proposed VL-SAM2 achieves state-of-the-art performance across underwater and open-air object tracking datasets. The dataset and codes are available at~{\color{magenta}{https://github.com/983632847/Awesome-Multimodal-Object-Tracking}}.