論文の概要: CPAny: Couple With Any Encoder to Refer Multi-Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07516v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 16:38:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 20:09:45.045434
• Title: CPAny: Couple With Any Encoder to Refer Multi-Object Tracking
• Title（参考訳）: CPAny: あらゆるエンコーダと連携して、マルチオブジェクト追跡を推奨
• Authors: Weize Li, Yunhao Du, Qixiang Yin, Zhicheng Zhao, Fei Su, Daqi Liu,
• Abstract要約: Referring Multi-Object Trackingは、ビデオ内の自然言語表現によって指定されたターゲット軌跡をローカライズすることを目的としている。 既存のRMOT法は主に2つのパラダイム、すなわち1段階戦略と2段階戦略に従う。 2段階RMOTのための新しいエンコーダデコーダフレームワークであるCPAnyを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.669740476582835
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Referring Multi-Object Tracking (RMOT) aims to localize target trajectories specified by natural language expressions in videos. Existing RMOT methods mainly follow two paradigms, namely, one-stage strategies and two-stage ones. The former jointly trains tracking with referring but suffers from substantial computational overhead. Although the latter improves computational efficiency, its CLIP-inspired dual-tower architecture restricts compatibility with other visual/text backbones and is not future-proof. To overcome these limitations, we propose CPAny, a novel encoder-decoder framework for two-stage RMOT, which introduces two core components: (1) a Contextual Visual Semantic Abstractor (CVSA) performs context-aware aggregation on visual backbone features and projects them into a unified semantic space; (2) a Parallel Semantic Summarizer (PSS) decodes the visual and linguistic features at the semantic level in parallel and generates referring scores. By replacing the inherent feature alignment of encoders with a self-constructed unified semantic space, CPAny achieves flexible compatibility with arbitrary emerging visual / text encoders. Meanwhile, CPAny aggregates contextual information by encoding only once and processes multiple expressions in parallel, significantly reducing computational redundancy. Extensive experiments on the Refer-KITTI and Refer-KITTI-V2 datasets show that CPAny outperforms SOTA methods across diverse encoder combinations, with a particular 7.77\% HOTA improvement on Refer-KITTI-V2. Code will be available soon.
• Abstract（参考訳）: Referring Multi-Object Tracking (RMOT) は、ビデオ中の自然言語表現によって指定されたターゲット軌跡をローカライズすることを目的としている。 既存のRMOT法は主に2つのパラダイム、すなわち1段階戦略と2段階戦略に従う。 前者は参照で追尾するが、かなりの計算上のオーバーヘッドに悩まされる。 後者は計算効率を向上させるが、CLIPにインスパイアされたデュアルトウワーアーキテクチャは、他のビジュアル/テキストバックボーンとの互換性を制限し、将来性はない。 この制限を克服するために,CPAnyは2段階のRMOTのための新しいエンコーダデコーダフレームワークであり,その2つのコアコンポーネントを紹介する。(1)視覚的バックボーン特徴のコンテキスト認識アグリゲーションを実行し,それらを統一的なセマンティック空間に投影する((2)Parallel Semantic Summarizer(PSS)は,セマンティックレベルで視覚的特徴と言語的特徴を並列にデコードし,参照スコアを生成する。 エンコーダの固有の特徴アライメントを自己構築された統一的なセマンティック空間に置き換えることで、CPAnyは任意の視覚/テキストエンコーダとのフレキシブルな互換性を実現する。 一方、CPAnyは一度だけ符号化してコンテキスト情報を集約し、複数の表現を並列に処理することで、計算冗長性を著しく低減する。 Refer-KITTIとRefer-KITTI-V2データセットの大規模な実験により、CPAnyは様々なエンコーダの組み合わせでSOTAメソッドよりも優れており、Refer-KITTI-V2では特定の7.77\%のHOTA改善がなされている。 コードはまもなく利用可能になる。

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