CLDTracker: A Comprehensive Language Description for Visual Tracking

📄 arXiv: 2505.23704v1 📥 PDF

作者: Mohamad Alansari, Sajid Javed, Iyyakutti Iyappan Ganapathi, Sara Alansari, Muzammal Naseer

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-05-29

备注: 47 pages, 9 figures, Information Fusion Journal

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CLDTracker以解决视觉跟踪中的语言描述不足问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视觉目标跟踪 语言描述 多模态融合 视觉语言模型 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的视觉跟踪方法主要依赖视觉线索，难以应对动态变化和复杂背景，导致跟踪性能下降。
  2. CLDTracker通过引入双分支架构，结合文本和视觉信息，构建丰富的文本描述以增强目标的语义理解。
  3. 在六个标准VOT基准上的实验结果显示，CLDTracker达到了最先进的性能，显著提升了跟踪的准确性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

视觉目标跟踪（VOT）是计算机视觉中的一项基本而具有挑战性的任务，面临动态外观变化、遮挡和背景杂乱等问题。传统的跟踪器主要依赖视觉线索，往往在复杂场景中表现不佳。尽管最近的视觉语言模型（VLMs）在语义理解方面展现出潜力，但其在VOT中的直接应用受到限制，主要体现在缺乏丰富的文本表示、低效的视觉与文本特征融合机制以及缺乏时间建模等方面。为了解决这些问题，本文提出了CLDTracker，一个综合语言描述框架，旨在增强视觉跟踪的鲁棒性。实验结果表明，CLDTracker在六个标准VOT基准上实现了最先进的性能，验证了强大且适应时间变化的视觉-语言表示在跟踪中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉目标跟踪中对目标对象的语言描述不足的问题。现有方法在复杂场景中难以有效利用语言信息，导致跟踪性能受限。

核心思路：CLDTracker的核心思想是通过构建一个双分支架构，分别处理文本和视觉信息，从而实现更丰富的语义表示和更有效的特征融合。

技术框架：该框架包括文本分支和视觉分支。在文本分支中，利用强大的视觉语言模型（如CLIP和GPT-4V）生成丰富的文本描述，增强语义和上下文信息。在视觉分支中，结合视觉特征进行目标跟踪。

关键创新：CLDTracker的主要创新在于其综合语言描述框架，能够有效整合视觉和文本信息，克服了传统方法在语义理解和时间建模方面的不足。

关键设计：在设计中，采用了丰富的文本描述生成策略，结合了多种上下文信息，并在特征融合时使用了高效的机制，以确保视觉和文本信息的最佳整合。

📊 实验亮点

在六个标准VOT基准上的实验结果显示，CLDTracker实现了最先进的性能，相较于传统方法，跟踪准确性提升了显著的百分比，验证了其在复杂场景下的有效性和鲁棒性。

🎯 应用场景

CLDTracker的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括智能监控、自动驾驶、增强现实等。通过提升视觉跟踪的准确性和鲁棒性，该技术能够在复杂环境中更好地识别和跟踪目标，推动相关应用的发展。

📄 摘要（原文）

VOT remains a fundamental yet challenging task in computer vision due to dynamic appearance changes, occlusions, and background clutter. Traditional trackers, relying primarily on visual cues, often struggle in such complex scenarios. Recent advancements in VLMs have shown promise in semantic understanding for tasks like open-vocabulary detection and image captioning, suggesting their potential for VOT. However, the direct application of VLMs to VOT is hindered by critical limitations: the absence of a rich and comprehensive textual representation that semantically captures the target object's nuances, limiting the effective use of language information; inefficient fusion mechanisms that fail to optimally integrate visual and textual features, preventing a holistic understanding of the target; and a lack of temporal modeling of the target's evolving appearance in the language domain, leading to a disconnect between the initial description and the object's subsequent visual changes. To bridge these gaps and unlock the full potential of VLMs for VOT, we propose CLDTracker, a novel Comprehensive Language Description framework for robust visual Tracking. Our tracker introduces a dual-branch architecture consisting of a textual and a visual branch. In the textual branch, we construct a rich bag of textual descriptions derived by harnessing the powerful VLMs such as CLIP and GPT-4V, enriched with semantic and contextual cues to address the lack of rich textual representation. Experiments on six standard VOT benchmarks demonstrate that CLDTracker achieves SOTA performance, validating the effectiveness of leveraging robust and temporally-adaptive vision-language representations for tracking. Code and models are publicly available at: https://github.com/HamadYA/CLDTracker