Autoregressive Queries for Adaptive Tracking with Spatio-TemporalTransformers

📄 arXiv: 2403.10574v1 📥 PDF

作者: Jinxia Xie, Bineng Zhong, Zhiyi Mo, Shengping Zhang, Liangtao Shi, Shuxiang Song, Rongrong Ji

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-15

💡 一句话要点

提出AQATrack以解决视觉跟踪中的时空信息聚合问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 视觉跟踪 自回归查询 时空信息融合 深度学习 注意力机制 目标检测 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的视觉跟踪算法往往依赖手工设计的组件，导致时空信息未被充分利用，影响跟踪性能。
  2. 本文提出AQATrack，通过自回归查询和时空信息融合模块，简化了时空信息的学习过程，提升了跟踪效果。
  3. 实验结果显示，AQATrack在LaSOT、LaSOText等六个基准数据集上显著提高了跟踪性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

丰富的时空信息对于捕捉视觉跟踪中复杂的目标外观变化至关重要。然而，大多数高性能跟踪算法依赖于许多手工设计的组件来聚合时空信息，导致时空信息未被充分挖掘。为了解决这一问题，本文提出了一种自适应跟踪器AQATrack，采用简单的自回归查询有效学习时空信息。我们引入了一组可学习的自回归查询，以滑动窗口的方式捕捉瞬时目标外观变化，并设计了一种新颖的注意力机制以生成当前帧的新查询。基于初始目标模板和学习到的自回归查询，设计了时空信息融合模块（STM），有效结合静态外观和瞬时变化以指导稳健跟踪。实验表明，该方法在六个流行跟踪基准上显著提升了跟踪性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉跟踪中时空信息聚合不足的问题。现有方法依赖于复杂的手工设计组件，限制了时空信息的有效利用，导致跟踪性能不佳。

核心思路：AQATrack通过引入自回归查询，简化了时空信息的学习过程。该方法能够在滑动窗口中捕捉目标的瞬时外观变化，从而提高跟踪的鲁棒性。

技术框架：AQATrack的整体架构包括三个主要模块：自回归查询模块、注意力机制模块和时空信息融合模块（STM）。自回归查询模块负责生成查询，注意力机制模块用于查询之间的交互，而STM则用于聚合静态外观和瞬时变化的信息。

关键创新：本文的主要创新在于引入了自回归查询和STM模块，使得时空信息的学习更加高效，避免了传统方法中繁琐的手工设计，显著提升了跟踪性能。

关键设计：在设计中，采用了可学习的自回归查询，并通过新颖的注意力机制实现查询的交互。此外，STM模块的设计确保了静态和动态信息的有效融合，提升了目标定位的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在六个流行的跟踪基准（如LaSOT、TrackingNet等）上，AQATrack的性能显著提升，具体表现为在LaSOT数据集上相较于基线方法提升了约5.3%的成功率，验证了其在复杂场景下的有效性和鲁棒性。

🎯 应用场景

AQATrack的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括视频监控、自动驾驶、无人机跟踪等。通过提高视觉跟踪的鲁棒性和准确性，该方法能够为实时监控和智能交通系统提供更可靠的技术支持，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

The rich spatio-temporal information is crucial to capture the complicated target appearance variations in visual tracking. However, most top-performing tracking algorithms rely on many hand-crafted components for spatio-temporal information aggregation. Consequently, the spatio-temporal information is far away from being fully explored. To alleviate this issue, we propose an adaptive tracker with spatio-temporal transformers (named AQATrack), which adopts simple autoregressive queries to effectively learn spatio-temporal information without many hand-designed components. Firstly, we introduce a set of learnable and autoregressive queries to capture the instantaneous target appearance changes in a sliding window fashion. Then, we design a novel attention mechanism for the interaction of existing queries to generate a new query in current frame. Finally, based on the initial target template and learnt autoregressive queries, a spatio-temporal information fusion module (STM) is designed for spatiotemporal formation aggregation to locate a target object. Benefiting from the STM, we can effectively combine the static appearance and instantaneous changes to guide robust tracking. Extensive experiments show that our method significantly improves the tracker's performance on six popular tracking benchmarks: LaSOT, LaSOText, TrackingNet, GOT-10k, TNL2K, and UAV123.