LightFC-X: Lightweight Convolutional Tracker for RGB-X Tracking

📄 arXiv: 2502.18143v1 📥 PDF

作者: Yunfeng Li, Bo Wang, Ye Li

分类: cs.CV

发布日期: 2025-02-25

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出LightFC-X，一种轻量级卷积RGB-X跟踪器，适用于资源受限设备上的多模态目标跟踪。

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态跟踪 RGB-X跟踪 轻量级网络 跨注意力机制 时空信息聚合

📋 核心要点

  1. 现有RGB-X多模态跟踪器计算开销大，难以在资源受限设备上部署。
  2. LightFC-X通过高效跨注意力模块和时空模板聚合模块，实现轻量级跨模态建模和时空信息利用。
  3. 实验表明，LightFC-X在性能、参数量和速度之间取得了良好平衡，并在CPU上实现了实时运行。

📝 摘要（中文）

本文提出LightFC-X，一系列轻量级卷积RGB-X跟踪器，旨在探索一种统一的卷积架构，用于轻量级多模态跟踪，以解决现有方法在资源受限设备上过于笨重和昂贵的问题。核心思想是实现轻量级的跨模态建模，以及多模态特征与目标时空外观特征的联合优化。具体而言，提出了新型高效的跨注意力模块（ECAM）和时空模板聚合模块（STAM）。ECAM仅用0.08M参数即可实现模板搜索区域集成特征的轻量级跨模态交互。STAM通过模块微调范式增强模型对时间信息的利用。综合实验表明，LightFC-X实现了最先进的性能，并在参数量、性能和速度之间取得了最佳平衡。例如，LightFC-T-ST在LasHeR基准测试中，SR和PR指标分别优于CMD 4.3%和5.7%，同时参数量减少了2.6倍，速度提高了2.7倍，在CPU上以22 fps的速度实时运行。代码已开源。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态跟踪器通常参数量大，计算复杂度高，难以在资源受限的设备上部署，例如移动机器人或嵌入式系统。这限制了多模态跟踪技术在实际应用中的广泛使用。因此，需要设计一种轻量级的多模态跟踪器，能够在保证跟踪精度的同时，降低计算成本。

核心思路：LightFC-X的核心思路是设计一种轻量级的卷积神经网络架构，通过高效的跨模态交互和时空信息聚合，实现多模态特征的有效融合和目标外观的建模。该方法旨在减少模型参数量和计算复杂度，同时保持甚至提升跟踪性能。通过精心设计的模块，在降低计算成本的同时，尽可能保留关键信息。

技术框架：LightFC-X的整体框架包含以下几个主要模块：1) 特征提取模块：用于提取RGB和X模态的特征。2) 高效跨注意力模块（ECAM）：用于实现RGB和X模态特征的轻量级跨模态交互。3) 时空模板聚合模块（STAM）：用于聚合时空信息，增强模型对目标外观变化的适应性。4) 预测模块：基于融合后的特征进行目标位置的预测。

关键创新：LightFC-X的关键创新在于提出了高效跨注意力模块（ECAM）和时空模板聚合模块（STAM）。ECAM通过精心设计的注意力机制，在极低的参数量下实现了有效的跨模态特征融合。STAM则通过模块微调范式，充分利用了时间信息，提高了跟踪的鲁棒性。与现有方法相比，LightFC-X在保证性能的同时，显著降低了参数量和计算复杂度。

关键设计：ECAM采用深度可分离卷积和通道注意力机制，减少了参数量。STAM通过在训练过程中对模板进行微调，使模型能够更好地适应目标外观的变化。损失函数采用标准的交叉熵损失和IoU损失，用于目标分类和定位。网络结构采用模块化设计，方便进行扩展和改进。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LightFC-X在LasHeR基准测试中表现出色，LightFC-T-ST的SR和PR指标分别优于CMD 4.3%和5.7%，同时参数量减少了2.6倍，速度提高了2.7倍，在CPU上以22 fps的速度实时运行。这表明LightFC-X在性能、参数量和速度之间取得了良好的平衡。

🎯 应用场景

LightFC-X适用于资源受限设备上的多模态目标跟踪，例如移动机器人、无人机、智能监控系统等。该研究成果有助于推动多模态跟踪技术在实际场景中的应用，例如在复杂环境下进行目标跟踪、辅助驾驶、安防监控等。

📄 摘要（原文）

Despite great progress in multimodal tracking, these trackers remain too heavy and expensive for resource-constrained devices. To alleviate this problem, we propose LightFC-X, a family of lightweight convolutional RGB-X trackers that explores a unified convolutional architecture for lightweight multimodal tracking. Our core idea is to achieve lightweight cross-modal modeling and joint refinement of the multimodal features and the spatiotemporal appearance features of the target. Specifically, we propose a novel efficient cross-attention module (ECAM) and a novel spatiotemporal template aggregation module (STAM). The ECAM achieves lightweight cross-modal interaction of template-search area integrated feature with only 0.08M parameters. The STAM enhances the model's utilization of temporal information through module fine-tuning paradigm. Comprehensive experiments show that our LightFC-X achieves state-of-the-art performance and the optimal balance between parameters, performance, and speed. For example, LightFC-T-ST outperforms CMD by 4.3% and 5.7% in SR and PR on the LasHeR benchmark, which it achieves 2.6x reduction in parameters and 2.7x speedup. It runs in real-time on the CPU at a speed of 22 fps. The code is available at https://github.com/LiYunfengLYF/LightFC-X.