DPTrack: 方向核引导的提示学习用于鲁棒夜间空中跟踪
计算机视觉与模式识别
2025-10-20 v1
摘要
现有的基于提示学习的夜间空中跟踪器仅依赖空间定位监督，这无法提供指向目标特征的细粒度线索，并不可避免地产生模糊的提示。这一局限性削弱了跟踪器准确聚焦于目标特征的能力，导致跟踪器性能仍然不佳。为解决此问题，我们提出了DPTrack，一种专为夜间场景设计的基于提示的空中跟踪器，通过将给定对象的属性特征编码到富含细粒度线索的方向核中，以生成精确的提示。具体来说，受视觉仿生学启发，DPTrack首先分层捕捉对象的拓扑结构，利用拓扑属性丰富特征表示。随后，一个编码器将这些拓扑感知特征浓缩到方向核中，该核作为核心引导信号，显式封装了对象的细粒度属性线索。最后，一个基于通道-类别对应属性构建的核引导提示模块，将核传播到搜索区域的特征上，以定位目标特征的位置并将其转换为精确的提示，并结合空间门控以实现鲁棒的夜间跟踪。在已建立基准上的广泛评估证明了DPTrack的优越性能。我们的代码将在 https://github.com/zzq-vipsl/DPTrack 提供。
引用
@article{arxiv.2510.15449,
title = {DPTrack:Directional Kernel-Guided Prompt Learning for Robust Nighttime Aerial Tracking},
author = {Zhiqiang Zhu and Xinbo Gao and Wen Lu and Jie Li and Zhaoyang Wang and Mingqian Ge},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.15449},
year = {2025}
}