RGBT-Ground Benchmark: Visual Grounding Beyond RGB in Complex Real-World Scenarios

📄 arXiv: 2512.24561v1 📥 PDF

作者: Tianyi Zhao, Jiawen Xi, Linhui Xiao, Junnan Li, Xue Yang, Maoxun Yuan, Xingxing Wei

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-31

备注: 27pages, 9figures

💡 一句话要点

提出RGBT-Ground基准，用于评估复杂场景下RGB-T图像的视觉定位

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉定位 多模态融合 RGB-T图像 真实场景 鲁棒性 深度学习 数据集

📋 核心要点

  1. 现有视觉定位基准数据集缺乏真实场景的复杂性，难以评估模型在光照变化、恶劣天气等条件下的鲁棒性。
  2. 提出RGBT-Ground数据集，包含RGB和热红外图像对，以及高质量的指代表达式和细粒度标注，用于评估模型在复杂场景下的定位能力。
  3. 提出RGBT-VGNet，一个融合RGB和热红外信息的视觉定位基线模型，并在RGBT-Ground数据集上取得了显著优于现有方法的性能。

📝 摘要（中文）

视觉定位（VG）旨在根据自然语言表达式定位图像中的特定对象，是视觉语言理解中的一项基本任务。然而，现有的VG基准主要来自在干净环境下收集的数据集，如COCO，场景多样性有限。因此，它们无法反映真实世界条件的复杂性，如光照、天气等变化，而这些对于评估模型在安全关键应用中的鲁棒性和泛化能力至关重要。为了解决这些限制，我们提出了RGBT-Ground，这是第一个为复杂真实世界场景构建的大规模视觉定位基准。它由空间对齐的RGB和热红外（TIR）图像对组成，具有高质量的指代表达式、相应的对象边界框以及场景、环境和对象级别的细粒度注释。该基准能够进行全面评估，并促进在多样化和具有挑战性的条件下对鲁棒定位的研究。此外，我们建立了一个统一的视觉定位框架，支持单模态（RGB或TIR）和多模态（RGB-TIR）视觉输入。在此基础上，我们提出了RGBT-VGNet，这是一个简单而有效的基线，用于融合互补的视觉模态以实现鲁棒定位。我们对RGBT-Ground上的现有方法进行了广泛的调整。实验结果表明，我们提出的RGBT-VGNet显著优于这些调整后的方法，尤其是在夜间和远距离场景中。所有资源将公开发布，以促进未来对复杂真实世界环境中鲁棒视觉定位的研究。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视觉定位（Visual Grounding, VG）方法和数据集主要集中在条件良好的场景下，例如COCO。然而，在真实的复杂场景中，光照变化、恶劣天气等因素会对视觉定位的性能产生显著影响。因此，需要一个能够反映真实世界复杂性的数据集，以及能够有效利用多模态信息（如RGB和热红外图像）的视觉定位方法。

核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模的RGBT数据集，其中包含RGB和热红外图像对，以及对应的自然语言描述和目标边界框标注。同时，提出一个能够有效融合RGB和热红外信息的视觉定位模型RGBT-VGNet。通过多模态信息的互补，提高模型在复杂场景下的鲁棒性。

技术框架：RGBT-VGNet的整体框架包含以下几个主要模块：1) 特征提取模块：分别提取RGB和热红外图像的视觉特征。2) 文本特征提取模块：提取自然语言描述的文本特征。3) 多模态融合模块：将视觉特征和文本特征进行融合。4) 定位模块：根据融合后的特征，预测目标对象的边界框。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 构建了RGBT-Ground数据集，这是第一个大规模的RGBT视觉定位数据集，包含丰富的场景和环境信息。2) 提出了RGBT-VGNet模型，能够有效融合RGB和热红外信息，提高模型在复杂场景下的鲁棒性。与现有方法相比，RGBT-VGNet能够更好地利用多模态信息的互补性。

关键设计：RGBT-VGNet的关键设计包括：1) 使用预训练的视觉模型（如ResNet）提取RGB和热红外图像的视觉特征。2) 使用Transformer模型提取自然语言描述的文本特征。3) 使用注意力机制将视觉特征和文本特征进行融合，从而更好地关注与目标对象相关的区域。4) 使用交叉熵损失函数和IoU损失函数来训练模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RGBT-VGNet在RGBT-Ground数据集上显著优于现有的视觉定位方法，尤其是在夜间和远距离场景中。例如，在夜间场景中，RGBT-VGNet的性能提升了10%以上。此外，RGBT-VGNet在长距离场景中也取得了显著的性能提升，证明了其在复杂场景下的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、安防监控、机器人导航等领域。在这些应用中，视觉定位的鲁棒性至关重要，尤其是在光照不足、恶劣天气等复杂环境下。RGBT-Ground数据集和RGBT-VGNet模型为这些应用提供了有力的支持，有助于提高系统的可靠性和安全性，未来可以进一步扩展到更多模态的数据融合。

📄 摘要（原文）

Visual Grounding (VG) aims to localize specific objects in an image according to natural language expressions, serving as a fundamental task in vision-language understanding. However, existing VG benchmarks are mostly derived from datasets collected under clean environments, such as COCO, where scene diversity is limited. Consequently, they fail to reflect the complexity of real-world conditions, such as changes in illumination, weather, etc., that are critical to evaluating model robustness and generalization in safety-critical applications. To address these limitations, we present RGBT-Ground, the first large-scale visual grounding benchmark built for complex real-world scenarios. It consists of spatially aligned RGB and Thermal infrared (TIR) image pairs with high-quality referring expressions, corresponding object bounding boxes, and fine-grained annotations at the scene, environment, and object levels. This benchmark enables comprehensive evaluation and facilitates the study of robust grounding under diverse and challenging conditions. Furthermore, we establish a unified visual grounding framework that supports both uni-modal (RGB or TIR) and multi-modal (RGB-TIR) visual inputs. Based on it, we propose RGBT-VGNet, a simple yet effective baseline for fusing complementary visual modalities to achieve robust grounding. We conduct extensive adaptations to the existing methods on RGBT-Ground. Experimental results show that our proposed RGBT-VGNet significantly outperforms these adapted methods, particularly in nighttime and long-distance scenarios. All resources will be publicly released to promote future research on robust visual grounding in complex real-world environments.