突破传统限制！全新端到端开放词汇多目标跟踪框架OVTR，开启视觉追踪新纪元

在自动驾驶和智能监控等场景中，多目标跟踪（MOT）技术需要应对现实世界中层出不穷的新物体类别。传统方法依赖预定义类别，面对“无人机配件”“新型宠物”等未知目标时往往失效。上海人工智能实验室团队提出的OVTR（Open-Vocabulary Multiple Object Tracking with Transformer），通过端到端架构与视觉-语言模型结合，首次实现了无需后处理、支持动态类别扩展的开放词汇跟踪，成为该领域的重要突破。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2503.10616 代码链接：https://github.com/jinyanglii/OVTR

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一、为何需要开放词汇跟踪？

多目标跟踪（MOT）作为视频感知的核心技术，在自动驾驶、智能监控等领域广泛应用。传统方法（如YOLO系列、SORT算法）基于闭合词汇（closed-vocabulary），仅能跟踪训练集中预定义的类别（如“人”“车”），但现实场景中常出现训练时未见过的新类别（如“临时路障”“新型无人机”），传统模型在此类情况下易失效。例如，自动驾驶需动态识别突发障碍物，零售场景需实时追踪新上架商品，这些需求暴露了传统方法的局限性：泛化能力不足、场景适应性差。

现有开放词汇跟踪（OVMOT）的三大痛点

1. 分类与跟踪割裂：传统方法逐帧独立预测类别，缺乏跨帧信息融合，导致分类结果不稳定。例如，目标在遮挡后重现时可能被误判为新实例，破坏跟踪连续性。
2. 框架复杂低效：依赖手工设计的锚框生成和后处理（如非极大值抑制），推理速度受限（通常低于20 FPS），难以应对开放场景的多样性需求。
3. 预处理负担重：需预训练视觉编码器提取海量物体嵌入（涵盖未见过类别），耗时且性能提升有限。例如，部分方法需生成伪标签，引入数据噪声。

OVTR的技术革新

针对上述问题，OVTR（Open-Vocabulary Multiple Object Tracking with Transformer）首次实现端到端的开放词汇跟踪，核心突破包括：

1. 跨帧信息融合：通过“轨迹查询”动态建模目标的时空特征，联合优化检测与关联，避免逐帧独立分类的割裂问题。
2. 简化流程：摒弃传统两阶段流程，直接通过集合预测输出唯一轨迹，无需后处理（如NMS），在1080p视频下实现30 FPS实时推理。
3. 零样本能力：融合CLIP等视觉-语言模型，支持自然语言指令扩展类别（如“手持滑板的儿童”），无需预训练嵌入或伪标签生成。

二、核心技术突破

1. 端到端Transformer架构：告别手工关联

传统方法依赖“检测-关联”两阶段流程，需手动设计相似性度量（如IoU或外观特征匹配）。OVTR基于Transformer构建端到端框架，核心创新在于：

• 轨迹查询（Track Query）：每个目标对应一个动态更新的查询向量，隐式编码时空信息，实现检测与跟踪的联合优化。
• 双分支解码器：
  • OFA分支：对齐CLIP视觉特征，提升未见过类别的泛化能力。
  • CTI分支：通过文本交叉注意力提取语义信息，支持开放词汇分类。 该设计在TAO数据集上TETA指标超越OVTrack 12.9%，验证了多模态融合的有效性。

  

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2. 开放词汇能力：零样本识别新类别

• 语言引导分类头：利用CLIP文本编码器生成类别特征，与检测框视觉特征计算相似度，实现动态类别扩展。
• 类别信息传播（CIP）：将当前帧的类别信息传递至下一帧，形成跨帧的“记忆流”，解决传统方法分类不稳定的问题。

3. 运动与外观协同建模

针对遮挡与复杂运动场景，OVTR提出：

• 运动路径：通过光流估计与轨迹查询的注意力机制，预测短期轨迹。
• 外观路径：结合SAM分割模型提取局部细节特征，提升遮挡鲁棒性。实验显示，长时遮挡下ID切换次数减少90%。

三、性能表现：刷新多项记录

OVTR 在多个基准数据集上表现出色，验证了其技术优势。在TAO数据集上的实验表明，OVTR在TETA指标上优于现有方法，验证集和测试集上分别超过OVTrack 12.9%和12.4%。此外，在KITTI迁移实验中，OVTR在MOTA指标上也超过了OVTrack 2.9%。

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四、应用场景与开源生态

1. 场景落地

• 智能交通：追踪特种车辆、无人机等罕见目标，提升道路安全。
• 零售分析：实时统计货架商品动态，支持“即插即用”品类更新。
• 机器人交互：通过自然语言指令定位目标（如“红色手柄工具”）。

2. 开源与部署

团队已公开代码及预训练模型（GitHub链接），支持自定义类别扩展。开发者可通过简单指令（如添加“工地警示牌”）调整模型，无需标注数据。

五、未来展望

OVTR为开放世界感知提供了新范式，但其在极端遮挡和小目标跟踪上仍有优化空间。未来方向包括：

• 视频级语义理解：融合属性识别（如颜色、材质）与关系检测（如“人拿杯子”）。
• 多模态提示：结合文本、语音等多维度输入，提升交互灵活性。

结语 OVTR通过端到端架构与开放词汇能力的结合，打破了传统MOT的类别限制。随着视觉-语言模型的进化，这类技术将推动机器真正“理解”动态世界，为智能系统赋予人类般的场景适应力。正如研究者所言：“未来的跟踪模型不应局限于看见，而应学会认知。”