Towards Low-Latency Event Stream-based Visual Object Tracking: A Slow-Fast Approach

📄 arXiv: 2505.12903v1 📥 PDF

作者: Shiao Wang, Xiao Wang, Liye Jin, Bo Jiang, Lin Zhu, Lan Chen, Yonghong Tian, Bin Luo

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-05-19

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SFTrack：一种低延迟事件流视觉目标跟踪的慢-快方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 事件相机 视觉目标跟踪 低延迟 慢-快框架 图表示学习

📋 核心要点

  1. 现有基于帧的跟踪算法依赖高算力，难以在低延迟和资源受限场景下应用。
  2. 提出SFTrack框架，包含高精度慢速跟踪器和高效快速跟踪器，适应不同资源需求。
  3. 实验表明，SFTrack在FE240、COESOT和EventVOT等数据集上表现出有效性和效率。

📝 摘要（中文）

现有的跟踪算法通常依赖于低帧率RGB相机和计算密集型的深度神经网络架构来实现有效的跟踪。然而，这种基于帧的方法在实现低延迟性能方面面临挑战，并且在资源受限的环境中常常失效。使用仿生事件相机的视觉目标跟踪近年来成为一个有前景的研究方向，为低延迟应用提供了独特的优势。本文提出了一种新颖的慢-快跟踪范式SFTrack，可以灵活地适应不同的操作需求。该框架支持两种互补模式：用于计算资源充足场景的高精度慢速跟踪器，以及为延迟敏感、资源受限环境量身定制的高效快速跟踪器。具体来说，我们的框架首先从高时间分辨率事件流中执行基于图的表征学习，然后将学习到的图结构信息集成到两个基于FlashAttention的视觉骨干网络中，分别产生慢速和快速跟踪器。快速跟踪器通过轻量级网络设计和在单个前向传递中产生多个边界框输出来实现低延迟。最后，我们通过监督微调无缝地结合这两个跟踪器，并通过知识蒸馏策略进一步提高快速跟踪器的性能。在公共基准（包括FE240、COESOT和EventVOT）上的大量实验证明了我们提出的方法在不同真实场景中的有效性和效率。源代码已在https://github.com/Event-AHU/SlowFast_Event_Track上发布。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在资源受限和对延迟敏感的环境中，传统基于帧的视觉目标跟踪方法无法有效工作的问题。现有方法依赖于高帧率RGB相机和计算密集型的深度神经网络，导致高延迟和高功耗，不适用于嵌入式系统或实时应用。

核心思路：论文的核心思路是设计一个“慢-快”双模式跟踪框架，SFTrack。该框架包含一个高精度但计算量大的慢速跟踪器，以及一个低延迟但精度稍低的快速跟踪器。通过这种方式，系统可以根据实际的资源和延迟需求，灵活地选择合适的跟踪模式。

技术框架：SFTrack框架主要包含以下几个阶段：1) 事件流图表示学习：从高时间分辨率的事件流中提取图结构信息，用于后续的跟踪任务。2) 慢速跟踪器：使用FlashAttention机制的视觉骨干网络，结合图结构信息，实现高精度的目标跟踪。3) 快速跟踪器：采用轻量级网络设计，并在一次前向传播中生成多个候选边界框，以实现低延迟。4) 模型融合与优化：通过监督微调将慢速和快速跟踪器结合，并使用知识蒸馏进一步提升快速跟踪器的性能。

关键创新：论文的关键创新在于提出了“慢-快”双模式跟踪范式，并将其应用于事件相机视觉目标跟踪。这种范式允许系统根据资源和延迟需求动态调整跟踪策略，从而在不同场景下都能实现较好的性能。此外，利用FlashAttention加速跟踪过程也是一个创新点。

关键设计：快速跟踪器采用轻量级网络结构，例如减少网络层数和通道数，以降低计算复杂度。为了进一步提高快速跟踪器的性能，论文采用了知识蒸馏策略，利用慢速跟踪器的输出作为监督信号，指导快速跟踪器的训练。损失函数包括跟踪损失和知识蒸馏损失。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SFTrack在FE240、COESOT和EventVOT等数据集上取得了显著的性能提升。快速跟踪器在保持较低延迟的同时，也具有可观的跟踪精度。通过知识蒸馏，快速跟踪器的性能得到了进一步提升，使其在资源受限的环境中也能实现可靠的目标跟踪。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、无人机跟踪等领域。在这些场景中，低延迟和资源受限是关键挑战。例如，在自动驾驶中，快速准确地跟踪其他车辆和行人对于安全至关重要。该方法还可以应用于安防监控、工业自动化等领域，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Existing tracking algorithms typically rely on low-frame-rate RGB cameras coupled with computationally intensive deep neural network architectures to achieve effective tracking. However, such frame-based methods inherently face challenges in achieving low-latency performance and often fail in resource-constrained environments. Visual object tracking using bio-inspired event cameras has emerged as a promising research direction in recent years, offering distinct advantages for low-latency applications. In this paper, we propose a novel Slow-Fast Tracking paradigm that flexibly adapts to different operational requirements, termed SFTrack. The proposed framework supports two complementary modes, i.e., a high-precision slow tracker for scenarios with sufficient computational resources, and an efficient fast tracker tailored for latency-aware, resource-constrained environments. Specifically, our framework first performs graph-based representation learning from high-temporal-resolution event streams, and then integrates the learned graph-structured information into two FlashAttention-based vision backbones, yielding the slow and fast trackers, respectively. The fast tracker achieves low latency through a lightweight network design and by producing multiple bounding box outputs in a single forward pass. Finally, we seamlessly combine both trackers via supervised fine-tuning and further enhance the fast tracker's performance through a knowledge distillation strategy. Extensive experiments on public benchmarks, including FE240, COESOT, and EventVOT, demonstrate the effectiveness and efficiency of our proposed method across different real-world scenarios. The source code has been released on https://github.com/Event-AHU/SlowFast_Event_Track.