DTVLT: A Multi-modal Diverse Text Benchmark for Visual Language Tracking Based on LLM

📄 arXiv: 2410.02492v2 📥 PDF

作者: Xuchen Li, Shiyu Hu, Xiaokun Feng, Dailing Zhang, Meiqi Wu, Jing Zhang, Kaiqi Huang

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2024-10-03 (更新: 2024-10-09)

备注: Preprint, Under Review

💡 一句话要点

DTVLT：基于LLM的多样化文本视觉语言跟踪基准

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

关键词: 视觉语言跟踪 多模态学习 大型语言模型 基准数据集 视频理解

📋 核心要点

  1. 现有VLT基准依赖人工标注的简短文本描述，难以捕捉视频内容动态和语言风格多样性，限制了算法的视频理解能力。
  2. 利用大型语言模型生成不同语义粒度的文本标注，构建DTVLT基准，包含短时、长时和全局实例跟踪三个子任务。
  3. 实验分析表明，多样化文本对跟踪性能有显著影响，揭示了现有算法的性能瓶颈，为VLT研究提供支持。

📝 摘要（中文）

视觉语言跟踪(VLT)已成为一个前沿研究领域，它利用语言数据来增强算法的多模态输入，并将传统单目标跟踪(SOT)的范围扩展到视频理解应用。然而，大多数VLT基准仍然依赖于简洁的人工标注文本描述。这些描述通常无法捕捉视频内容动态的细微差别，并且在语言风格上缺乏多样性，受到统一细节水平和固定标注频率的限制。这导致算法倾向于采用“记忆答案”策略，偏离了深入理解视频内容的核心目标。幸运的是，大型语言模型(LLM)的出现使得生成多样化文本成为可能。本工作利用LLM为代表性的SOT基准生成不同的语义标注（在文本长度和粒度方面），从而建立了一个新的多模态基准。具体来说，我们(1)提出了一个新的具有多样化文本的视觉语言跟踪基准，名为DTVLT，基于五个著名的VLT和SOT基准，包括三个子任务：短期跟踪、长期跟踪和全局实例跟踪。(2)我们在基准中提供了四种粒度的文本，考虑了语义信息的范围和密度。我们期望这种多粒度生成策略能够为VLT和视频理解研究创造一个有利的环境。(3)我们对DTVLT进行了全面的实验分析，评估了多样化文本对跟踪性能的影响，并希望已识别出的现有算法的性能瓶颈能够支持VLT和视频理解的进一步研究。所提出的基准、实验结果和工具包将逐步在http://videocube.aitestunion.com/上发布。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视觉语言跟踪(VLT)基准数据集通常依赖于人工标注的文本描述，这些描述往往过于简洁，缺乏多样性，无法充分表达视频内容的丰富信息。这导致VLT算法倾向于记忆训练数据中的模式，而不是真正理解视频内容，限制了算法的泛化能力和在复杂场景下的表现。因此，如何构建一个更具挑战性和代表性的VLT基准数据集，以促进算法对视频内容的深入理解，是一个亟待解决的问题。

核心思路：本论文的核心思路是利用大型语言模型(LLM)生成多样化的文本描述，从而丰富现有的VLT基准数据集。通过控制LLM生成的文本长度和语义粒度，可以创建不同层次的文本描述，从而更全面地覆盖视频内容的各个方面。这种多样化的文本描述可以迫使VLT算法学习更鲁棒的视觉-语言关联，从而提高算法的泛化能力和视频理解能力。

技术框架：DTVLT基准数据集的构建流程主要包括以下几个步骤：1) 选择代表性的VLT和SOT基准数据集作为基础；2) 利用LLM为每个视频生成四种不同粒度的文本描述，包括短文本、中等文本、长文本和详细文本；3) 将生成的文本描述与原始视频数据进行整合，构建DTVLT基准数据集；4) 在DTVLT基准数据集上评估现有VLT算法的性能，并分析多样化文本对跟踪性能的影响。DTVLT基准数据集包含三个子任务：短期跟踪、长期跟踪和全局实例跟踪。

关键创新：本论文最重要的技术创新点在于利用LLM生成多样化的文本描述，从而构建了一个更具挑战性和代表性的VLT基准数据集。与现有VLT基准数据集相比，DTVLT基准数据集具有以下优势：1) 文本描述更加多样化，可以更全面地覆盖视频内容的各个方面；2) 文本描述具有不同的语义粒度，可以满足不同层次的VLT算法的需求；3) DTVLT基准数据集包含多个子任务，可以更全面地评估VLT算法的性能。

关键设计：在利用LLM生成文本描述时，论文作者采用了多种策略来控制文本的长度和语义粒度。例如，可以通过调整LLM的生成参数来控制文本的长度；可以通过prompt engineering来引导LLM生成不同语义粒度的文本描述。此外，论文作者还设计了一系列实验来评估多样化文本对跟踪性能的影响。这些实验结果表明，多样化的文本描述可以显著提高VLT算法的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在DTVLT基准上的实验结果表明，现有VLT算法在处理多样化文本描述时存在性能瓶颈。例如，一些算法在处理长文本描述时性能下降，而另一些算法则无法充分利用文本描述中的语义信息。这些实验结果揭示了现有VLT算法的不足之处，为未来的研究方向提供了指导。

🎯 应用场景

DTVLT基准数据集的构建，为视觉语言跟踪和视频理解领域的研究提供了有力支持。该基准可用于训练和评估各种VLT算法，促进算法在智能监控、自动驾驶、人机交互等领域的应用。未来，可以进一步扩展DTVLT基准数据集，例如增加更多类型的视频内容、更复杂的场景和更具挑战性的任务，以推动VLT技术的发展。

📄 摘要（原文）

Visual language tracking (VLT) has emerged as a cutting-edge research area, harnessing linguistic data to enhance algorithms with multi-modal inputs and broadening the scope of traditional single object tracking (SOT) to encompass video understanding applications. Despite this, most VLT benchmarks still depend on succinct, human-annotated text descriptions for each video. These descriptions often fall short in capturing the nuances of video content dynamics and lack stylistic variety in language, constrained by their uniform level of detail and a fixed annotation frequency. As a result, algorithms tend to default to a "memorize the answer" strategy, diverging from the core objective of achieving a deeper understanding of video content. Fortunately, the emergence of large language models (LLMs) has enabled the generation of diverse text. This work utilizes LLMs to generate varied semantic annotations (in terms of text lengths and granularities) for representative SOT benchmarks, thereby establishing a novel multi-modal benchmark. Specifically, we (1) propose a new visual language tracking benchmark with diverse texts, named DTVLT, based on five prominent VLT and SOT benchmarks, including three sub-tasks: short-term tracking, long-term tracking, and global instance tracking. (2) We offer four granularity texts in our benchmark, considering the extent and density of semantic information. We expect this multi-granular generation strategy to foster a favorable environment for VLT and video understanding research. (3) We conduct comprehensive experimental analyses on DTVLT, evaluating the impact of diverse text on tracking performance and hope the identified performance bottlenecks of existing algorithms can support further research in VLT and video understanding. The proposed benchmark, experimental results and toolkit will be released gradually on http://videocube.aitestunion.com/.