EPIPTrack: Rethinking Prompt Modeling with Explicit and Implicit Prompts for Multi-Object Tracking

📄 arXiv: 2510.13235v1 📥 PDF

作者: Yukuan Zhang, Jiarui Zhao, Shangqing Nie, Jin Kuang, Shengsheng Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-15

💡 一句话要点

EPIPTrack：利用显式和隐式提示进行多目标跟踪的提示建模新方法

🎯 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: 多目标跟踪 视觉语言模型 提示学习 动态建模 语义对齐

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖大型语言模型的静态文本描述，缺乏对目标状态变化的适应性，且易产生幻觉。
  2. EPIPTrack利用显式提示（时空信息）和隐式提示（外观属性）进行动态目标建模和语义对齐。
  3. 实验表明，EPIPTrack在MOT17、MOT20和DanceTrack等数据集上优于现有跟踪器，具有更强的适应性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种统一的多模态视觉-语言跟踪框架EPIPTrack，旨在解决现有方法依赖静态文本描述、缺乏对实时目标状态变化的适应性以及容易产生幻觉的问题。EPIPTrack利用显式和隐式提示进行动态目标建模和语义对齐。显式提示将空间运动信息转换为自然语言描述，提供时空指导。隐式提示将伪词与可学习的描述符相结合，构建捕获外观属性的个性化知识表示。两种提示都通过CLIP文本编码器进行动态调整，以响应目标状态的变化。此外，还设计了一个判别特征增强器来增强视觉和跨模态表示。在MOT17、MOT20和DanceTrack上的大量实验表明，EPIPTrack在各种场景中优于现有的跟踪器，表现出强大的适应性和卓越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多目标跟踪方法在利用文本描述等多模态语义信息时，主要依赖于大型语言模型生成的静态文本描述。这种方法无法适应目标状态的实时变化，并且容易产生幻觉，从而影响跟踪的准确性和鲁棒性。

核心思路：EPIPTrack的核心思路是利用显式和隐式提示，动态地建模目标的状态并进行语义对齐。显式提示通过将空间运动信息转化为自然语言描述，提供时空指导；隐式提示则通过结合伪词和可学习描述符，构建个性化的知识表示，捕捉目标的外观属性。

技术框架：EPIPTrack框架包含以下主要模块：1) 显式提示生成模块，将目标的运动信息转化为自然语言描述；2) 隐式提示生成模块，利用伪词和可学习描述符构建目标的外观表示；3) CLIP文本编码器，用于动态调整显式和隐式提示，以适应目标状态的变化；4) 判别特征增强器，用于增强视觉和跨模态特征表示。整体流程是，首先提取目标的视觉特征，然后生成显式和隐式提示，通过CLIP文本编码器进行融合和调整，最后利用判别特征增强器增强特征表示，用于目标的跟踪和识别。

关键创新：EPIPTrack的关键创新在于同时利用显式和隐式提示进行动态目标建模。与现有方法相比，EPIPTrack能够更好地适应目标状态的变化，并且能够有效地利用多模态信息进行跟踪。显式提示和隐式提示的结合，使得模型能够同时关注目标的时空信息和外观属性，从而提高跟踪的准确性和鲁棒性。

关键设计：显式提示的设计关键在于如何将空间运动信息有效地转化为自然语言描述。隐式提示的设计关键在于如何选择合适的伪词和可学习描述符，以及如何将它们有效地结合起来。判别特征增强器的设计关键在于如何增强视觉和跨模态特征的判别性，从而提高跟踪的准确性。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中进行了详细描述。

📊 实验亮点

EPIPTrack在MOT17、MOT20和DanceTrack数据集上进行了广泛的实验，结果表明EPIPTrack在各项指标上均优于现有的跟踪器。例如，在MOT17数据集上，EPIPTrack的MOTA指标提升了X%，IDF1指标提升了Y%。这些结果表明，EPIPTrack具有强大的适应性和卓越的性能。

🎯 应用场景

EPIPTrack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。该方法能够提高多目标跟踪的准确性和鲁棒性，从而为这些应用提供更可靠的基础。未来，EPIPTrack可以进一步扩展到其他多模态跟踪任务中，例如视频目标分割、视频描述生成等。

📄 摘要（原文）

Multimodal semantic cues, such as textual descriptions, have shown strong potential in enhancing target perception for tracking. However, existing methods rely on static textual descriptions from large language models, which lack adaptability to real-time target state changes and prone to hallucinations. To address these challenges, we propose a unified multimodal vision-language tracking framework, named EPIPTrack, which leverages explicit and implicit prompts for dynamic target modeling and semantic alignment. Specifically, explicit prompts transform spatial motion information into natural language descriptions to provide spatiotemporal guidance. Implicit prompts combine pseudo-words with learnable descriptors to construct individualized knowledge representations capturing appearance attributes. Both prompts undergo dynamic adjustment via the CLIP text encoder to respond to changes in target state. Furthermore, we design a Discriminative Feature Augmentor to enhance visual and cross-modal representations. Extensive experiments on MOT17, MOT20, and DanceTrack demonstrate that EPIPTrack outperforms existing trackers in diverse scenarios, exhibiting robust adaptability and superior performance.