論文の概要: All in One: Exploring Unified Vision-Language Tracking with Multi-Modal Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03373v1
• Date: Fri, 7 Jul 2023 03:51:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-10 13:26:39.031993
• Title: All in One: Exploring Unified Vision-Language Tracking with Multi-Modal Alignment
• Title（参考訳）: オールインワン:マルチモーダルアライメントによる統合視覚言語追跡の探索
• Authors: Chunhui Zhang, and Xin Sun, and Li Liu, and Yiqian Yang, and Qiong Liu, and Xi Zhou, and Yanfeng Wang
• Abstract要約: 現在の視覚言語追跡フレームワークは、視覚特徴抽出器、言語特徴抽出器、融合モデルという3つの部分から構成されている。 本稿では,一貫したトランスフォーマーバックボーンを採用することで,共同特徴抽出とインタラクションを学習するオールインワンフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.486297020327257
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Current mainstream vision-language (VL) tracking framework consists of three parts, \ie a visual feature extractor, a language feature extractor, and a fusion model. To pursue better performance, a natural modus operandi for VL tracking is employing customized and heavier unimodal encoders, and multi-modal fusion models. Albeit effective, existing VL trackers separate feature extraction and feature integration, resulting in extracted features that lack semantic guidance and have limited target-aware capability in complex scenarios, \eg similar distractors and extreme illumination. In this work, inspired by the recent success of exploring foundation models with unified architecture for both natural language and computer vision tasks, we propose an All-in-One framework, which learns joint feature extraction and interaction by adopting a unified transformer backbone. Specifically, we mix raw vision and language signals to generate language-injected vision tokens, which we then concatenate before feeding into the unified backbone architecture. This approach achieves feature integration in a unified backbone, removing the need for carefully-designed fusion modules and resulting in a more effective and efficient VL tracking framework. To further improve the learning efficiency, we introduce a multi-modal alignment module based on cross-modal and intra-modal contrastive objectives, providing more reasonable representations for the unified All-in-One transformer backbone. Extensive experiments on five benchmarks, \ie OTB99-L, TNL2K, LaSOT, LaSOT$_{\rm Ext}$ and WebUAV-3M, demonstrate the superiority of the proposed tracker against existing state-of-the-arts on VL tracking. Codes will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 現在主流の視覚言語追跡フレームワークは、3つの部分からなる: \ie a visual feature extractor, language feature extractor, and a fusion model。 性能向上のために、VLトラッキングのための自然なモードオペランは、カスタマイズされたより重い単調エンコーダとマルチモーダル融合モデルを使用している。 有効ではあるが、既存のVLトラッカーは機能抽出と機能統合を分離し、セマンティックガイダンスが欠如し、複雑なシナリオでのターゲット認識能力に制限のある機能を抽出する。 本稿では,自然言語タスクとコンピュータビジョンタスクの融合アーキテクチャを用いた基礎モデル探索の最近の成功に触発されて,統合トランスフォーマーバックボーンを採用することで,機能抽出とインタラクションを学習するオールインワンフレームワークを提案する。 具体的には、生の視覚と言語信号を混ぜて、言語にインジェクトされた視覚トークンを生成します。 このアプローチは、統合されたバックボーンにおける機能統合を実現し、慎重に設計されたフュージョンモジュールの必要性を排除し、より効率的で効率的なVLトラッキングフレームワークを実現する。 さらに学習効率を向上させるために,クロスモーダルおよびイントラモーダルコントラスト目標に基づくマルチモーダルアライメントモジュールを導入し,統一オールインワントランスフォーマーバックボーンに対して,より合理的な表現を提供する。 OTB99-L, TNL2K, LaSOT, LaSOT$_{\rm Ext}$とWebUAV-3Mの5つのベンチマークにおいて、提案されたトラッカーが既存のVL追跡技術に対して優れていることを実証した。 コードは公開される予定だ。

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