Exploiting Multimodal Spatial-temporal Patterns for Video Object Tracking

📄 arXiv: 2412.15691v1 📥 PDF

作者: Xiantao Hu, Ying Tai, Xu Zhao, Chen Zhao, Zhenyu Zhang, Jun Li, Bineng Zhong, Jian Yang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-20

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出STTrack，利用多模态时空模式提升复杂场景下的视频目标跟踪性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态跟踪 视频目标跟踪 时空建模 时间状态生成器 Mamba融合

📋 核心要点

  1. 现有方法未能充分利用多模态视频中的时间相关性，导致难以捕捉复杂场景下目标的动态变化。
  2. STTrack通过时间状态生成器（TSG）生成包含多模态时间信息的token序列，指导目标定位并建立长程上下文关系。
  3. STTrack在五个基准数据集上取得了state-of-the-art的性能，验证了其在多模态跟踪场景中的有效性。

📝 摘要（中文）

多模态跟踪因其能有效解决传统RGB跟踪的固有局限性而受到广泛关注。然而，现有的多模态跟踪器主要集中于空间特征的融合和增强，或者仅仅利用视频帧之间稀疏的时间关系。这些方法没有充分利用多模态视频中的时间相关性，难以捕捉复杂场景中目标的动态变化和运动信息。为了缓解这个问题，我们提出了一种统一的多模态时空跟踪方法，名为STTrack。与以往仅依赖于更新参考信息的范式不同，我们引入了一个时间状态生成器（TSG），该生成器持续生成包含多模态时间信息的token序列。这些时间信息token用于指导下一时间状态中目标的定位，建立视频帧之间的长程上下文关系，并捕获目标的时间轨迹。此外，在空间层面，我们引入了mamba融合和背景抑制交互（BSI）模块。这些模块建立了一个双阶段机制，用于协调模态间的信息交互和融合。在五个基准数据集上的大量比较表明，STTrack在各种多模态跟踪场景中实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态视频目标跟踪方法主要关注空间特征的融合和增强，或者仅仅利用视频帧之间稀疏的时间关系，忽略了多模态视频中丰富的时间相关性。这导致在复杂场景下，跟踪器难以捕捉目标的动态变化和运动信息，从而影响跟踪的准确性和鲁棒性。现有方法通常依赖于更新参考信息，但缺乏对目标时间轨迹的建模能力。

核心思路：STTrack的核心思路是充分利用多模态视频中的时空信息。在时间维度上，通过时间状态生成器（TSG）建模目标的时间轨迹，建立长程上下文关系。在空间维度上，通过mamba融合和背景抑制交互（BSI）模块协调模态间的信息交互和融合。这样，STTrack能够更准确地捕捉目标的动态变化，提高跟踪的鲁棒性。

技术框架：STTrack的整体架构包含以下几个主要模块：1) 特征提取模块：提取多模态视频（如RGB和深度图）的特征。2) 时间状态生成器（TSG）：生成包含多模态时间信息的token序列，用于建模目标的时间轨迹。3) Mamba融合模块：用于融合不同模态的特征。4) 背景抑制交互（BSI）模块：用于抑制背景干扰，突出目标特征。5) 目标定位模块：根据时间信息token和融合后的特征，定位目标在下一帧的位置。

关键创新：STTrack的关键创新在于引入了时间状态生成器（TSG），该模块能够持续生成包含多模态时间信息的token序列，用于指导目标定位，建立长程上下文关系，并捕获目标的时间轨迹。与以往仅依赖于更新参考信息的范式不同，TSG能够显式地建模目标的时间动态变化。此外，Mamba融合和BSI模块的双阶段设计也提升了模态间信息交互和融合的效率。

关键设计：时间状态生成器（TSG）的具体实现细节（如网络结构、损失函数等）在论文中可能有所描述，但摘要中未明确提及。Mamba融合模块和BSI模块的具体实现细节也需要参考论文全文。这些模块的设计旨在有效地融合多模态信息，抑制背景干扰，并提升目标定位的准确性。具体的参数设置和网络结构需要查阅论文原文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

STTrack在五个基准数据集上进行了广泛的实验，结果表明其在各种多模态跟踪场景中实现了state-of-the-art的性能。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。该方法在多模态跟踪的准确性和鲁棒性方面均有显著提升。

🎯 应用场景

STTrack在智能监控、自动驾驶、机器人导航、人机交互等领域具有广泛的应用前景。通过融合多模态信息，STTrack能够提高复杂场景下目标跟踪的准确性和鲁棒性，从而提升相关应用的性能和可靠性。例如，在自动驾驶中，STTrack可以用于跟踪车辆、行人等目标，提高驾驶安全性。

📄 摘要（原文）

Multimodal tracking has garnered widespread attention as a result of its ability to effectively address the inherent limitations of traditional RGB tracking. However, existing multimodal trackers mainly focus on the fusion and enhancement of spatial features or merely leverage the sparse temporal relationships between video frames. These approaches do not fully exploit the temporal correlations in multimodal videos, making it difficult to capture the dynamic changes and motion information of targets in complex scenarios. To alleviate this problem, we propose a unified multimodal spatial-temporal tracking approach named STTrack. In contrast to previous paradigms that solely relied on updating reference information, we introduced a temporal state generator (TSG) that continuously generates a sequence of tokens containing multimodal temporal information. These temporal information tokens are used to guide the localization of the target in the next time state, establish long-range contextual relationships between video frames, and capture the temporal trajectory of the target. Furthermore, at the spatial level, we introduced the mamba fusion and background suppression interactive (BSI) modules. These modules establish a dual-stage mechanism for coordinating information interaction and fusion between modalities. Extensive comparisons on five benchmark datasets illustrate that STTrack achieves state-of-the-art performance across various multimodal tracking scenarios. Code is available at: https://github.com/NJU-PCALab/STTrack.