全景式综述｜多模态目标跟踪全面解析：方法、数据、挑战与未来

导读

目标跟踪（Visual Object Tracking, VOT）一直是计算机视觉领域的核心问题之一，广泛应用于自动驾驶、无人机监控、人机交互等场景。随着单模态方法在复杂环境下逐渐遇到瓶颈，多模态视觉目标跟踪（Multi-Modal VOT）应运而生，它通过融合不同传感器模态（RGB、红外、深度、语义等），显著提升了鲁棒性与精度。本文将带你走进最新的多模态目标跟踪研究进展。

为什么需要多模态目标跟踪？

传统的单模态视觉跟踪往往依赖RGB视频。然而在弱光、遮挡、背景杂乱等情况下，RGB信息容易失效。多模态跟踪的优势在于：

• 互补性：红外可在夜间或低光环境中稳定工作，深度信息能提供空间结构，语义模态带来场景理解。
• 鲁棒性：在目标外观变化、尺度变化或部分遮挡时，多模态融合往往比单模态更可靠。
• 广泛应用：自动驾驶中的激光雷达与摄像头、安防监控中的红外与可见光融合，都是多模态跟踪的典型需求。

近日，一篇综述论文《Omni Survey for Multimodality Analysis in Visual Object Tracking》对该领域进行了全面梳理。这篇综述堪称“全方位”（Omni），不仅因为它覆盖了迄今为止最广泛的多模态跟踪任务，还因为它从数据、模型、评估等多个维度，深入剖析了该领域的现状、挑战与未来。论文共引用了338篇参考文献，为研究者提供了一个极其宝贵的知识库和路线图。

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论文标题： Omni Survey for Multimodality Analysis in Visual Object Tracking 论文链接： https://arxiv.org/abs/2508.13000 

方法发展脉络

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1. 早期传统方法：基于滤波、光流与手工特征的跨模态对齐。
2. 深度学习方法：利用卷积神经网络（CNN）、Transformer等结构对不同模态特征进行融合与增强。
3. 融合策略创新：包括特征级融合（early fusion）、决策级融合（late fusion）以及跨模态注意力机制，近年来的趋势是更灵活的自适应融合。

一个全景式框架：四大核心环节

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MMVOT 的研究可以被拆解为四个关键环节，它们构成了一个全景式的分析框架：

• 多模态数据采集（Data Collection）

视觉模态不仅包括 RGB，还扩展到热红外（T）、深度（D）、事件相机（E）、近红外（NIR）、语言描述（L）、声呐（S）。

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各模态具有物理互补性：例如红外能在夜晚保持清晰，事件相机对快速运动特别敏感，语言模态能提供高层语义信息。

论文首次系统比较了这些模态的物理特性及优势，为多模态融合提供理论基础。

在实际研究或应用中，如何快速调用多模态数据集和主流模型是一个难题。Coovally 平台内置了400+开源数据集，并集成了YOLO、DETR、Swin-Transformer等前沿模型，用户可以一键调用、训练与验证，大幅降低了入门与实验成本。

模型数据集.GIF

• 模态对齐与标注（Alignment & Annotation）

不同传感器的分辨率、采样频率和空间位置往往不同，如何对齐数据是核心挑战。

RGB+T、RGB+D、RGB+E 数据集需要进行严格的几何或时间对齐，而 RGB+L、RGB+S 则天然具备语义对齐特性。

在标注方面，大部分仍依赖人工的边框框选，但论文也指出了半自动标注与大语言模型生成描述的趋势。

• 多模态模型设计（Model Designing）

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• 复制式配置：X分支（如红外/深度分支）直接复制RGB分支结构，常见于早期工作。
• 非复制式配置：为不同模态设计定制化结构，例如热红外分支引入温度交叉处理，事件相机分支借鉴类神经元的脉冲网络。
• 融合策略：从早期的像素级拼接，到特征级跨模态注意力，再到多层次的渐进式融合，方法越来越灵活。
• 现实考量：在效率、鲁棒性、跨任务统一模型（Unified Trackers）上，论文也进行了全景总结。

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• 评测与基准（Evaluation & Benchmarking）

该研究收录并分析了338篇相关研究，覆盖六大类任务（RGB+T、RGB+D、RGB+E、RGB+L、RGB+NIR、RGB+S）。

提供了详细的数据集梳理：从最早的GTOT、PTB到近期的LasHeR、DepthTrack、VisEvent、TNL2K。

论文特别指出：现有数据集普遍存在 长尾分布 和 动物类缺失，这对泛化能力构成严重挑战。

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框架亮点：两个首次提出的问题

这篇全景式综述不仅总结了进展，还提出了两个前所未有的关键问题：

• 多模态融合是否总是更优？

常规思路认为多模态融合必然带来提升，但论文指出，当某一模态质量极差时（如夜间RGB图像严重噪声），盲目融合反而会拖累整体性能。

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因此，选择性融合（Discriminative Fusion）比盲目融合更有前景。

• 数据分布的偏差

当前多模态数据集中，大部分目标类别集中在少数几类，形成严重的长尾分布。

特别是“动物类数据”的缺失，限制了多模态跟踪在生态监测、野生动物保护等实际应用中的推广。

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未来发展方向

尽管多模态目标跟踪取得了长足进展，但论文也指出了几大挑战：

• 跨模态对齐问题：不同传感器的数据在时空分辨率上差异明显。
• 计算效率：多模态输入会显著增加模型复杂度，不利于实时应用。
• 标注成本高：构建大规模高质量的多模态数据集需要大量人力。
• 通用性与泛化性不足：现有方法在跨场景迁移时性能不稳定。

作者提出了几条值得关注的研究路线：

• 轻量化与实时跟踪：让多模态方法能部署在无人机、嵌入式等低算力设备上。
• 自监督与弱监督学习：减少对人工标注的依赖。
• 跨模态预训练与大模型结合：利用多模态大模型提升特征表示能力。
• 与下游任务融合：如多模态跟踪 + 行为识别、事件检测，提升应用价值。

总结

这篇综述论文系统梳理了多模态视觉目标跟踪的研究进展，从方法到数据集，再到挑战与未来趋势，都为后续研究提供了清晰的脉络。可以预见，随着多模态感知和大模型的快速发展，未来的目标跟踪将在更多实际场景中落地，助力智慧交通、公共安全、智能制造等领域。

Coovally平台也在探索多模态大模型在目标跟踪中的应用，未来，依托平台的持续更新，用户可以更方便地将学术前沿成果转化为实际生产力。