⚠️ 以下所有内容总结都来自于 大语言模型的能力，如有错误，仅供参考，谨慎使用
🔴 请注意：千万不要用于严肃的学术场景，只能用于论文阅读前的初筛！
💗 如果您觉得我们的项目对您有帮助 ChatPaperFree ，还请您给我们一些鼓励！⭐️ HuggingFace免费体验
2025-09-19 更新
VSE-MOT: Multi-Object Tracking in Low-Quality Video Scenes Guided by Visual Semantic Enhancement
Authors:Jun Du, Weiwei Xing, Ming Li, Fei Richard Yu
Current multi-object tracking (MOT) algorithms typically overlook issues inherent in low-quality videos, leading to significant degradation in tracking performance when confronted with real-world image deterioration. Therefore, advancing the application of MOT algorithms in real-world low-quality video scenarios represents a critical and meaningful endeavor. To address the challenges posed by low-quality scenarios, inspired by vision-language models, this paper proposes a Visual Semantic Enhancement-guided Multi-Object Tracking framework (VSE-MOT). Specifically, we first design a tri-branch architecture that leverages a vision-language model to extract global visual semantic information from images and fuse it with query vectors. Subsequently, to further enhance the utilization of visual semantic information, we introduce the Multi-Object Tracking Adapter (MOT-Adapter) and the Visual Semantic Fusion Module (VSFM). The MOT-Adapter adapts the extracted global visual semantic information to suit multi-object tracking tasks, while the VSFM improves the efficacy of feature fusion. Through extensive experiments, we validate the effectiveness and superiority of the proposed method in real-world low-quality video scenarios. Its tracking performance metrics outperform those of existing methods by approximately 8% to 20%, while maintaining robust performance in conventional scenarios.
当前的多目标跟踪（MOT）算法通常忽略了低质量视频内在的问题，导致在面对现实世界图像退化时跟踪性能显著下降。因此，推进MOT算法在现实世界低质量视频场景中的应用是一项至关重要且有意义的工作。针对低质量场景带来的挑战，本论文受到视觉语言模型的启发，提出了一种视觉语义增强引导的多目标跟踪框架（VSE-MOT）。具体来说，我们首先设计了一个三分支架构，该架构利用视觉语言模型从图像中提取全局视觉语义信息，并将其与查询向量融合。随后，为了进一步利用视觉语义信息，我们引入了多目标跟踪适配器（MOT-Adapter）和视觉语义融合模块（VSFM）。MOT-Adapter将提取的全局视觉语义信息适应于多目标跟踪任务，而VSFM提高了特征融合的效果。通过大量实验，我们验证了所提方法在现实世界低质量视频场景中的有效性和优越性。其跟踪性能指标较现有方法提高了约8%至20%，同时在常规场景中保持稳健的性能。
论文及项目相关链接
Summary
基于视觉语义增强引导的多目标跟踪框架（VSE-MOT）解决了低质量视频场景中的多目标跟踪（MOT）问题。该框架利用三分支架构提取全局视觉语义信息，并引入多目标跟踪适配器（MOT-Adapter）和视觉语义融合模块（VSFM）来提高特征融合的效果。在真实世界的低质量视频场景中，该方法的跟踪性能优于现有方法，性能指标提高了约8%到20%，同时在常规场景中保持稳健的性能。
Key Takeaways
- 当前的多目标跟踪算法在低质量视频中性能下降，存在挑战。
- VSE-MOT框架通过结合视觉语义增强来解决这一问题。
- 三分支架构用于提取全局视觉语义信息并与查询向量融合。
- 引入MOT-Adapter和VSFM模块来提高特征融合的效果和适应性。
- VSE-MOT在真实世界的低质量视频场景中表现优越，性能提升显著。
- 与现有方法相比，VSE-MOT的跟踪性能提高了约8%到20%。
点此查看论文截图
