【導讀】
目標跟蹤（Visual Object Tracking, VOT）一直是計算機視覺領域的核心問題之一，廣泛應用于自動駕駛、無人機監控、人機交互等場景。隨著單模態方法在復雜環境下逐漸遇到瓶頸，多模態視覺目標跟蹤（Multi-Modal VOT）應運而生，它通過融合不同傳感器模態（RGB、紅外、深度、語義等），顯著提升了魯棒性與精度。本文將帶你走進最新的多模態目標跟蹤研究進展。
目錄
一、為什么需要多模態目標跟蹤？
二、方法發展脈絡
三、一個全景式框架：四大核心環節
多模態數據采集（Data Collection）
模態對齊與標注（Alignment & Annotation）
多模態模型設計（Model Designing）
評測與基準（Evaluation & Benchmarking）
四、框架亮點：兩個首次提出的問題
多模態融合是否總是更優？
數據分布的偏差
五、未來發展方向
總結
一、為什么需要多模態目標跟蹤？
傳統的單模態視覺跟蹤往往依賴RGB視頻。然而在弱光、遮擋、背景雜亂等情況下，RGB信息容易失效。多模態跟蹤的優勢在于：
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互補性：紅外可在夜間或低光環境中穩定工作，深度信息能提供空間結構，語義模態帶來場景理解。
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魯棒性：在目標外觀變化、尺度變化或部分遮擋時，多模態融合往往比單模態更可靠。
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廣泛應用：自動駕駛中的激光雷達與攝像頭、安防監控中的紅外與可見光融合，都是多模態跟蹤的典型需求。
近日，一篇綜述論文《Omni Survey for Multimodality Analysis in Visual Object Tracking》對該領域進行了全面梳理。這篇綜述堪稱“全方位”（Omni），不僅因為它覆蓋了迄今為止最廣泛的多模態跟蹤任務，還因為它從數據、模型、評估等多個維度，深入剖析了該領域的現狀、挑戰與未來。論文共引用了338篇參考文獻，為研究者提供了一個極其寶貴的知識庫和路線圖。
論文標題：
Omni Survey for Multimodality Analysis in Visual Object Tracking
論文鏈接：
https://arxiv.org/abs/2508.13000?
二、方法發展脈絡
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早期傳統方法：基于濾波、光流與手工特征的跨模態對齊。
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深度學習方法：利用卷積神經網絡（CNN）、Transformer等結構對不同模態特征進行融合與增強。
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融合策略創新：包括特征級融合（early fusion）、決策級融合（late fusion）以及跨模態注意力機制，近年來的趨勢是更靈活的自適應融合。
三、一個全景式框架：四大核心環節
MMVOT 的研究可以被拆解為四個關鍵環節，它們構成了一個全景式的分析框架：
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多模態數據采集（Data Collection）
視覺模態不僅包括 RGB，還擴展到熱紅外（T）、深度（D）、事件相機（E）、近紅外（NIR）、語言描述（L）、聲吶（S）。
各模態具有物理互補性：例如紅外能在夜晚保持清晰，事件相機對快速運動特別敏感，語言模態能提供高層語義信息。
論文首次系統比較了這些模態的物理特性及優勢，為多模態融合提供理論基礎。
在實際研究或應用中，如何快速調用多模態數據集和主流模型是一個難題。Coovally 平臺內置了400+開源數據集，并集成了YOLO、DETR、Swin-Transformer等前沿模型，用戶可以一鍵調用、訓練與驗證，大幅降低了入門與實驗成本。
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模態對齊與標注（Alignment & Annotation）
不同傳感器的分辨率、采樣頻率和空間位置往往不同，如何對齊數據是核心挑戰。
RGB+T、RGB+D、RGB+E?數據集需要進行嚴格的幾何或時間對齊，而?RGB+L、RGB+S?則天然具備語義對齊特性。
在標注方面，大部分仍依賴人工的邊框框選，但論文也指出了半自動標注與大語言模型生成描述的趨勢。
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多模態模型設計（Model Designing）
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復制式配置：X分支（如紅外/深度分支）直接復制RGB分支結構，常見于早期工作。
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非復制式配置：為不同模態設計定制化結構，例如熱紅外分支引入溫度交叉處理，事件相機分支借鑒類神經元的脈沖網絡。
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融合策略：從早期的像素級拼接，到特征級跨模態注意力，再到多層次的漸進式融合，方法越來越靈活。
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現實考量：在效率、魯棒性、跨任務統一模型（Unified Trackers）上，論文也進行了全景總結。
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評測與基準（Evaluation & Benchmarking）
該研究收錄并分析了338篇相關研究，覆蓋六大類任務（RGB+T、RGB+D、RGB+E、RGB+L、RGB+NIR、RGB+S）。
提供了詳細的數據集梳理：從最早的GTOT、PTB到近期的LasHeR、DepthTrack、VisEvent、TNL2K。
論文特別指出：現有數據集普遍存在 長尾分布 和 動物類缺失，這對泛化能力構成嚴重挑戰。
在應用層面，如何快速復現這些研究、調用合適的數據與模型，同樣是研究者和企業的痛點。Coovally 平臺通過內置數據倉庫與模型庫，讓用戶能夠即調即用，極大縮短了實驗準備與驗證的周期。
四、框架亮點：兩個首次提出的問題
這篇全景式綜述不僅總結了進展，還提出了兩個前所未有的關鍵問題：
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多模態融合是否總是更優？
常規思路認為多模態融合必然帶來提升，但論文指出，當某一模態質量極差時（如夜間RGB圖像嚴重噪聲），盲目融合反而會拖累整體性能。
因此，選擇性融合（Discriminative Fusion）比盲目融合更有前景。
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數據分布的偏差
當前多模態數據集中，大部分目標類別集中在少數幾類，形成嚴重的長尾分布。
特別是“動物類數據”的缺失，限制了多模態跟蹤在生態監測、野生動物保護等實際應用中的推廣。
五、未來發展方向
盡管多模態目標跟蹤取得了長足進展，但論文也指出了幾大挑戰：
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跨模態對齊問題：不同傳感器的數據在時空分辨率上差異明顯。
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計算效率：多模態輸入會顯著增加模型復雜度，不利于實時應用。
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標注成本高：構建大規模高質量的多模態數據集需要大量人力。
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通用性與泛化性不足：現有方法在跨場景遷移時性能不穩定。
作者提出了幾條值得關注的研究路線：
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輕量化與實時跟蹤：讓多模態方法能部署在無人機、嵌入式等低算力設備上。
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自監督與弱監督學習：減少對人工標注的依賴。
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跨模態預訓練與大模型結合：利用多模態大模型提升特征表示能力。
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與下游任務融合：如多模態跟蹤 + 行為識別、事件檢測，提升應用價值。
總結
這篇綜述論文系統梳理了多模態視覺目標跟蹤的研究進展，從方法到數據集，再到挑戰與未來趨勢，都為后續研究提供了清晰的脈絡。可以預見，隨著多模態感知和大模型的快速發展，未來的目標跟蹤將在更多實際場景中落地，助力智慧交通、公共安全、智能制造等領域。
Coovally平臺也在探索多模態大模型在目標跟蹤中的應用，未來，依托平臺的持續更新，用戶可以更方便地將學術前沿成果轉化為實際生產力。
