Improving Visual Object Tracking through Visual Prompting
作者: Shih-Fang Chen, Jun-Cheng Chen, I-Hong Jhuo, Yen-Yu Lin
分类: cs.CV, cs.AI, cs.MM, eess.IV
发布日期: 2024-09-27
备注: Accepted and to appear in IEEE Transactions on Multimedia
期刊: IEEE Transactions on Multimedia 2025
💡 一句话要点
提出基于视觉Prompting的PiVOT跟踪器，提升视觉目标跟踪的抗干扰能力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉目标跟踪 视觉Prompting CLIP模型 目标检测 特征提取
📋 核心要点
- 现有跟踪器区分目标和干扰项的能力有限，动态目标表征适应具有挑战性。
- PiVOT利用CLIP生成和优化视觉Prompt，引导跟踪器关注目标区域，抑制干扰。
- 实验表明，PiVOT能有效抑制干扰对象，提升跟踪器性能，且不增加训练复杂度。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新的视觉Prompting机制PiVOT，用于提升通用视觉目标跟踪的性能。PiVOT利用预训练的CLIP模型，自动生成和优化视觉Prompt，从而将基础模型的知识迁移到跟踪任务中。PiVOT首先生成一个视觉Prompt，突出潜在的目标位置。然后，利用CLIP模型，基于候选对象和参考模板之间的相似性，对视觉Prompt进行优化，从而更好地突出目标位置，减少无关信息。通过该Prompting机制，跟踪器可以在视觉Prompt的指导下生成更具实例感知能力的特征图，有效抑制干扰因素。该方法在训练过程中不涉及CLIP模型，保持了训练复杂度和预训练基础模型的泛化能力。大量实验表明，PiVOT能够有效抑制干扰对象，提升跟踪器的性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有的视觉目标跟踪方法在复杂场景下，容易受到周围干扰物的干扰，导致跟踪失败。这是因为跟踪器区分目标和干扰项的能力有限，难以动态适应目标表征。因此，如何提升跟踪器在复杂环境下的抗干扰能力是一个关键问题。
核心思路：本文的核心思路是利用预训练的CLIP模型，通过视觉Prompting机制，将CLIP的知识迁移到跟踪任务中。具体来说，就是利用CLIP生成和优化视觉Prompt，引导跟踪器关注目标区域，抑制干扰。这样既能利用CLIP的泛化能力，又能保持跟踪器对特定目标的敏感性。
技术框架：PiVOT的整体框架包含Prompt生成网络和跟踪器两部分。首先，Prompt生成网络利用CLIP生成初始的视觉Prompt，突出潜在的目标位置。然后，利用CLIP模型，基于候选对象和参考模板之间的相似性，对视觉Prompt进行优化，从而更好地突出目标位置，减少无关信息。最后，跟踪器在优化后的视觉Prompt的指导下，生成更具实例感知能力的特征图，进行目标跟踪。
关键创新：PiVOT的关键创新在于提出了视觉Prompting机制，将预训练的CLIP模型与跟踪器相结合。与直接使用CLIP进行跟踪不同，PiVOT利用CLIP生成和优化视觉Prompt，从而更好地引导跟踪器关注目标区域，抑制干扰。此外，PiVOT在训练过程中不涉及CLIP模型，保持了训练复杂度和预训练基础模型的泛化能力。
关键设计：PiVOT的关键设计包括：1) Prompt生成网络的结构和训练方式；2) 利用CLIP进行Prompt优化的方法，包括相似度计算和Prompt更新策略；3) 跟踪器的结构和损失函数，使其能够有效利用视觉Prompt的信息。具体参数设置和网络结构等细节在论文中有详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在多个基准数据集上进行了实验，结果表明PiVOT能够有效抑制干扰对象，提升跟踪器的性能。具体的性能数据和对比基线在论文中有详细描述（未知）。重要的是，PiVOT在不增加训练复杂度的前提下，实现了显著的性能提升，证明了所提出的视觉Prompting机制的有效性。
🎯 应用场景
PiVOT具有广泛的应用前景，例如智能监控、自动驾驶、机器人导航等领域。它可以提升视觉目标跟踪的鲁棒性和准确性，从而提高相关系统的性能和可靠性。未来，可以将PiVOT与其他技术相结合，例如多模态融合、强化学习等，进一步提升跟踪性能。
📄 摘要（原文）
Learning a discriminative model to distinguish a target from its surrounding distractors is essential to generic visual object tracking. Dynamic target representation adaptation against distractors is challenging due to the limited discriminative capabilities of prevailing trackers. We present a new visual Prompting mechanism for generic Visual Object Tracking (PiVOT) to address this issue. PiVOT proposes a prompt generation network with the pre-trained foundation model CLIP to automatically generate and refine visual prompts, enabling the transfer of foundation model knowledge for tracking. While CLIP offers broad category-level knowledge, the tracker, trained on instance-specific data, excels at recognizing unique object instances. Thus, PiVOT first compiles a visual prompt highlighting potential target locations. To transfer the knowledge of CLIP to the tracker, PiVOT leverages CLIP to refine the visual prompt based on the similarities between candidate objects and the reference templates across potential targets. Once the visual prompt is refined, it can better highlight potential target locations, thereby reducing irrelevant prompt information. With the proposed prompting mechanism, the tracker can generate improved instance-aware feature maps through the guidance of the visual prompt, thus effectively reducing distractors. The proposed method does not involve CLIP during training, thereby keeping the same training complexity and preserving the generalization capability of the pretrained foundation model. Extensive experiments across multiple benchmarks indicate that PiVOT, using the proposed prompting method can suppress distracting objects and enhance the tracker.