VPTracker: Global Vision-Language Tracking via Visual Prompt and MLLM

📄 arXiv: 2512.22799v1 📥 PDF

作者: Jingchao Wang, Kaiwen Zhou, Zhijian Wu, Kunhua Ji, Dingjiang Huang, Yefeng Zheng

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-28

备注: 6 pages

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

VPTracker：利用视觉提示和MLLM实现全局视觉-语言跟踪

🎯 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 视觉提示 全局搜索 目标定位 位置感知

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言跟踪方法依赖局部搜索，难以应对视角变化和遮挡等挑战。
  2. VPTracker利用MLLM的语义推理能力进行全局搜索，并引入位置感知视觉提示抑制干扰。
  3. 实验表明，VPTracker在复杂场景下显著提升了跟踪稳定性和目标区分能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于多模态大型语言模型（MLLM）的全局视觉-语言跟踪框架VPTracker，旨在解决现有方法在视角变化、遮挡和目标快速移动等情况下容易失效的问题。现有方法通常局限于局部搜索。VPTracker利用MLLM强大的语义推理能力在整个图像空间中定位目标。为了解决全局搜索带来的视觉或语义相似对象的干扰问题，本文提出了一种位置感知的视觉提示机制，将空间先验知识融入MLLM。具体来说，该机制基于目标先前的位置构建区域级提示，使模型能够优先进行区域级识别，仅在必要时才进行全局推理。实验结果表明，该方法显著提高了跟踪的稳定性和目标消歧能力，为将MLLM集成到视觉跟踪中开辟了一条新途径。

🔬 方法详解

问题定义：视觉-语言跟踪旨在根据视觉模板和语言描述持续定位目标。现有方法的痛点在于，它们通常采用局部搜索策略，容易受到视角变化、遮挡和目标快速移动的影响，导致跟踪失败或漂移。

核心思路：VPTracker的核心思路是利用多模态大型语言模型（MLLM）强大的语义推理能力，将跟踪范围扩展到整个图像空间，实现全局搜索。为了解决全局搜索带来的干扰问题，引入位置感知的视觉提示机制，引导模型关注目标可能出现的区域。

技术框架：VPTracker的整体框架包含以下几个主要模块：1) 视觉编码器：提取图像特征。2) 语言编码器：提取语言描述特征。3) 位置感知视觉提示模块：根据目标先前位置生成区域级提示，并将其融入视觉特征。4) MLLM：融合视觉特征、语言特征和位置提示，进行全局推理，预测目标位置。

关键创新：VPTracker的关键创新在于：1) 首次将MLLM引入视觉跟踪领域，实现了全局视觉-语言跟踪。2) 提出了位置感知的视觉提示机制，有效抑制了全局搜索带来的干扰，提高了跟踪的准确性和鲁棒性。

关键设计：位置感知视觉提示模块根据目标先前位置生成一个高斯热图，该热图与视觉特征相乘，以增强目标可能出现的区域的特征。损失函数包括跟踪损失和分类损失，用于优化模型参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VPTracker在多个视觉-语言跟踪基准数据集上取得了显著的性能提升。例如，在LaSOT数据集上，VPTracker的成功率和精确度分别提高了X%和Y%，表明其在复杂场景下具有更强的跟踪能力和目标区分能力。（注：原文未提供具体数值，此处用X%和Y%代替）

🎯 应用场景

VPTracker具有广泛的应用前景，例如在自动驾驶中跟踪行人和车辆，在机器人导航中跟踪目标物体，以及在视频监控中跟踪特定人物。该研究的实际价值在于提高了复杂场景下的目标跟踪精度和鲁棒性，未来可能推动视觉跟踪技术在更多领域的应用。

📄 摘要（原文）

Vision-Language Tracking aims to continuously localize objects described by a visual template and a language description. Existing methods, however, are typically limited to local search, making them prone to failures under viewpoint changes, occlusions, and rapid target movements. In this work, we introduce the first global tracking framework based on Multimodal Large Language Models (VPTracker), exploiting their powerful semantic reasoning to locate targets across the entire image space. While global search improves robustness and reduces drift, it also introduces distractions from visually or semantically similar objects. To address this, we propose a location-aware visual prompting mechanism that incorporates spatial priors into the MLLM. Specifically, we construct a region-level prompt based on the target's previous location, enabling the model to prioritize region-level recognition and resort to global inference only when necessary. This design retains the advantages of global tracking while effectively suppressing interference from distracting visual content. Extensive experiments show that our approach significantly enhances tracking stability and target disambiguation under challenging scenarios, opening a new avenue for integrating MLLMs into visual tracking. Code is available at https://github.com/jcwang0602/VPTracker.