每日学术速递1.9

CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理

Power by Kimi&苏神 编辑丨AiCharm

Subjects: cs.CV

1.Automated Generation of Challenging Multiple-Choice Questions for Vision Language Model Evaluation

标题： 自动生成具有挑战性的多项选择题，用于视觉语言模型评估

作者：Yuhui Zhang, Yuchang Su, Yiming Liu, Xiaohan Wang, James Burgess, Elaine Sui, Chenyu Wang, Josiah Aklilu, Alejandro Lozano, Anjiang Wei, Ludwig Schmidt, Serena Yeung-Levy

文章链接：https://arxiv.org/abs/2501.03225

项目代码：https://yuhui-zh15.github.io/AutoConverter-Website/

摘要：

视觉语言模型 （VLM） 的快速发展需要严格可靠的评估。然而，当前的视觉问答 （VQA） 基准测试通常依赖于开放式问题，由于自然语言回答的可变性，因此难以准确评估。为了解决这个问题，我们引入了 AutoConverter，这是一个代理框架，可自动将这些开放式问题转换为多项选择格式，从而实现客观评估，同时减少昂贵的问题创建过程。我们的实验表明，AutoConverter 可以生成正确且具有挑战性的多项选择题，与人工创建的问题相比，自动柜员机在这些问题上的准确性始终相似或较低。使用 AutoConverter，我们构建了 VMCBench，这是一个通过将 20 个现有 VQA 数据集转换为统一的多项选择格式而创建的基准测试，总共有 9,018 个问题。我们在 VMCBench 上全面评估了 33 台最先进的 VLM，为可扩展、一致和可重复的 VLM 评估设定了新标准。

这篇论文试图解决什么问题？

这篇论文试图解决的主要问题是视觉语言模型（Vision Language Models, VLMs）的严格和可靠评估问题。具体来说，论文关注以下几个关键问题：

1. 现有视觉问答（Visual Question Answering, VQA）基准测试的局限性：当前的VQA基准测试通常依赖开放式问题，这使得准确评估变得困难，因为自然语言回答的变异性较大。
2. 开放式问题评估的挑战：评估VLMs时，准确测量模型生成答案与真实答案之间的语义相似度是一个长期存在的挑战。现有的评估方法，包括基于规则的方法和基于模型的方法，都存在局限性，前者无法捕捉语义细微差别和格式差异，后者则成本高且不稳定。
3. 多选题生成的复杂性：将开放式问题转换为多选题需要生成既合理又具有挑战性的干扰项（distractors），这通常需要大量的人类专业知识和努力。

为了解决这些问题，论文提出了AutoConverter，这是一个自动将开放式问题转换为多选题的框架，旨在通过提供定义明确的选项和简化答案验证来实现更客观和可重复的评估。此外，论文还构建了VMCBench，这是一个由20个现有VQA数据集转换而来的统一多选题基准测试，用于评估和指导未来VLMs的研究。

论文如何解决这个问题？

论文通过以下几个步骤解决视觉语言模型（VLMs）评估中存在的问题：

1. 提出AutoConverter框架：
   • 论文介绍了AutoConverter，这是一个多智能体系统，能够自动将开放式问题转换为具有挑战性的多选题。这一转变使得评估更加客观和可重复，因为多选题提供了预定义的选项并简化了答案验证过程。
2. 确保转换后问题的正确性：
   • AutoConverter包括一个评估问题正确性的智能体，该智能体评估干扰项与正确答案之间的相似度，并提供反馈以调整干扰项，确保生成的多选题只有一个正确答案。
3. 提高转换后问题的难度：
   • 通过多智能体协作，AutoConverter生成大量从不同角度出发的困难干扰项，专注于常见错误类型，如概念误解、视觉误解和推理错误。然后选择最具挑战性的干扰项，以确保问题具有足够的区分力来严格测试VLMs的性能。
4. 构建VMCBench基准测试：
   • 使用AutoConverter，论文构建了一个包含9,018个多选VQA问题的统一基准测试VMCBench，这些原始数据集包含开放式或多选问题，已被转换或优化为统一的多选格式。这个基准测试提供了一个标准化的平台，用于评估不同模型在各种问题类型上的表现。
5. 全面评估VLMs：
   • 论文在VMCBench上评估了33个最先进的VLMs，建立了一个新的可扩展、一致和可重复的VLM评估标准。
6. 开源实现：
   • 论文提供了AutoConverter的开源实现，使研究人员能够重现论文中的所有实验并进行自己的分析。

通过这些步骤，论文不仅提出了一种新的方法来生成高质量的多选题，而且还建立了一个新的评估基准，这有助于推动VLMs的发展，通过简化、标准化评估过程，使其更加可靠和可重复。

论文做了哪些实验？

根据论文内容，作者进行了一系列实验来验证AutoConverter框架的有效性以及VMCBench基准测试的实用性。以下是论文中提到的主要实验：

1. AutoConverter生成多选题的实验：
   • 作者使用AutoConverter将开放式问题转换为多选题，并在现有的多选VQA数据集（如MMMU、MathVista和AI2D）上生成干扰项（distractors）。
   • 他们将AutoConverter生成的干扰项与人类创造的干扰项进行比较，并在这些数据集上评估了不同VLMs的性能。
2. 正确性评估实验：
   • 作者使用GPT-4o作为正确性检查器，评估每个干扰项与正确答案的相似度，并为生成的问题分配一个正确性评分。
   • 他们进行了大规模人类标注实验，以验证AutoConverter生成的问题的正确性。
3. 难度评估实验：
   • 作者通过比较VLMs在AutoConverter生成的多选题和原始人类创造的多选题上的性能，来评估AutoConverter生成问题的难度。
4. 消融研究：
   • 作者进行了消融研究，逐个移除AutoConverter中的组件，以分析每个组件对问题正确性和难度的贡献。
5. 不同模型生成问题的性能相关性实验：
   • 为了检验AutoConverter是否引入模型偏差，作者使用不同的VLMs（GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet和Gemini1.5-Pro）生成问题，并评估这些不同模型生成的问题之间的性能相关性。
6. 转换为多选题后评估准确性保留实验：
   • 作者比较了开放式问题和转换为多选题后问题的评估准确性，以验证转换后的问题是否保留了其区分力。
7. VMCBench基准测试构建和评估：
   • 作者将20个现有的VQA数据集转换为统一的多选格式，构建了VMCBench基准测试，并在该基准测试上评估了33个最先进的VLMs。
8. 人类评估实验：
   • 为了评估VMCBench的难度和VLMs的改进空间，作者进行了人类专家对VMCBench的评估。
9. VLMs性能趋势分析：
   • 作者分析了不同VLMs家族在VMCBench上的性能趋势，探讨了模型规模与性能之间的关系。

这些实验旨在全面评估AutoConverter在生成正确且具有挑战性的多选题方面的能力，以及VMCBench作为VLMs评估基准的有效性。通过这些实验，作者证明了AutoConverter能够生成与人类创造的题目相当或更困难的问题，并为VLMs提供了一个可靠和统一的评估平台。

论文的主要内容：

论文的主要内容概括如下：

1. 问题陈述：
   • 论文指出，视觉语言模型（VLMs）的快速发展需要严格和可靠的评估方法，而现有的视觉问答（VQA）基准测试多依赖于开放式问题，这使得准确评估变得困难。
2. 现有评估方法的局限性：
   • 开放式问题的评估方法存在两个主要问题：基于规则的评估无法捕捉语义细微差别，而基于模型的评估成本高且不稳定。
3. AutoConverter框架：
   • 论文提出了AutoConverter，一个多智能体系统，能自动将开放式问题转换为多选题，以实现客观评估并减少昂贵的问题创建过程。
4. AutoConverter的关键特性：
   • 确保正确性：通过智能体评估干扰项与正确答案的相似度，并提供反馈以调整干扰项，确保只有一个正确答案。
   • 增加难度：通过多智能体协作生成大量困难干扰项，并选择最具挑战性的干扰项。
5. VMCBench基准测试：
   • 使用AutoConverter构建了一个包含9,018个多选VQA问题的统一基准测试VMCBench，涵盖20个现有数据集。
6. 实验验证：
   • 通过实验，论文验证了AutoConverter生成的多选题的正确性和挑战性，并证明了其在VLM评估中的有效性。
7. VLMs评估：
   • 在VMCBench上评估了33个最先进的VLMs，建立了一个新的可扩展、一致和可重复的VLM评估标准。
8. 贡献总结：
   • 论文的贡献在于提供了一种新的方法来生成高质量的多选题，并建立了一个新的评估基准，有助于推动VLMs的发展。
9. 开源实现：
   • 提供了AutoConverter的开源实现，使研究人员能够重现实验并进行自己的分析。

论文通过提出AutoConverter和VMCBench，为视觉语言模型的评估提供了新的视角和工具，旨在提高评估的客观性、可重复性和可扩展性。

2.Rate-My-LoRA: Efficient and Adaptive Federated Model Tuning for Cardiac MRI Segmentation

标题： Rate-My-LoRA：用于心脏 MRI 分割的高效和自适应联合模型调整

作者：Xiaoxiao He, Haizhou Shi, Ligong Han, Chaowei Tan, Bo Liu, Zihao Xu, Meng Ye, Leon Axel, Kang Li, Dimitris Metaxas

文章链接：https://arxiv.org/abs/2304.05977

项目代码：https://github.com/hexiaoxiao-cs/Rate-My-LoRA

摘要：

心血管疾病 （CVD） 和心脏不同步是美国的主要公共卫生问题。精确的心脏图像分割对于提取有助于对心脏不同步进行分类的定量测量至关重要。然而，实现高准确性通常取决于集中来自不同医院的大型数据集，由于隐私问题，这可能具有挑战性。为了解决这个问题，提出了联邦学习 （FL） 在不交换敏感信息的情况下对此类数据进行去中心化模型训练。然而，带宽限制和数据异构性仍然是传统 FL 算法的重大挑战。在本文中，我们提出了一种新的高效和自适应的心脏分割联合学习方法，该方法可以提高模型性能，同时降低带宽要求。我们的方法利用低秩适应 （LoRA） 来规范模型权重更新并减少通信开销。我们还提出了一种 \mymethod{} 聚合技术来解决客户端之间的数据异构性。该技术通过比较每个客户端的验证准确性，自适应地惩罚来自不同客户端的聚合权重，从而获得更好的泛化性能和快速的局部适应。对公共心脏 MR 数据集的客户端内和跨客户端评估表明，我们的方法优于其他基于 LoRA 的联合学习方法。

这篇论文试图解决什么问题？

这篇论文试图解决的主要问题是在保护隐私的同时，如何有效地进行心脏磁共振成像（Cardiac MRI, cMRI）的分割任务。具体来说，论文关注以下几个关键问题：

1. 隐私保护：在不同医院之间共享数据以训练集中式学习模型时，会涉及到患者隐私的问题。为了解决这个问题，论文提出了使用联邦学习（Federated Learning, FL）的方法，它允许在不直接共享数据的情况下跨站点训练模型。
2. 数据异质性：不同医院的数据可能因为设备、协议和患者群体的差异而表现出非独立同分布（non-IID）的特性，这可能会阻碍模型性能的提升。
3. 带宽限制：资源受限的医院在参与联邦学习时可能会遇到带宽限制的问题，这限制了模型权重的传输，可能会排除有价值的数据并放大偏差。

为了解决这些问题，论文提出了一种新颖的联邦学习方法，称为Rate-My-LoRA，它通过低秩适配（Low-Rank Adaptation, LoRA）来规范化模型权重更新，并减少通信开销。同时，论文还提出了一种Rate-My-LoRA聚合技术来解决客户端之间的数据异质性问题，通过比较每个客户端的验证准确率来适应性地惩罚聚合权重，从而实现更好的泛化性能和快速的本地适应。

论文如何解决这个问题？

论文通过提出一个名为Rate-My-LoRA的新型联邦学习方法来解决上述问题。下面是该方法的关键点：

1. 低秩适配（LoRA）：
   • 利用LoRA技术来规范化模型权重更新，减少通信开销。LoRA通过在模型权重矩阵中引入可训练的低秩矩阵来减少需要微调和传输的参数数量。
2. Rate-My-LoRA聚合技术：
   • 为解决客户端之间的数据异质性问题，提出了Rate-My-LoRA聚合技术。该技术通过比较不同客户端的验证准确率来适应性地惩罚聚合权重，从而提高模型的泛化性能并快速适应本地数据。
3. 客户端和服务器端的交互：
   • 客户端使用本地数据集对LoRA适配器进行微调，并将学习到的LoRA适配器权重上传到服务器。
   • 服务器将聚合后的模型重新分发给所有客户端，每个客户端在本地验证集上评估聚合模型并报告准确率。
   • 如果聚合后的模型导致某个客户端的验证准确率下降，服务器会适应性地惩罚未能泛化到该客户端数据的其他适配器。
4. 动态调整LoRA适配器大小：
   • 根据本地训练集的大小动态调整LoRA适配器的大小，以防止过拟合。
5. 减少带宽使用：
   • 通过仅传输LoRA参数而不是完整的模型权重，显著减少了每次通信轮次的带宽使用。
6. 迭代优化：
   • 通过迭代优化的方式，服务器根据客户端的反馈更新LoRA适配器的权重，并应用衰减策略来更新惩罚因子λ，确保模型收敛。

通过这些方法，论文旨在提高联邦学习在心脏MRI分割任务中的性能，同时减少通信开销，并提高模型在不同客户端数据上的泛化能力。

论文做了哪些实验？

论文中进行了以下实验来验证所提出方法的有效性：

1. 数据集：
   • 使用了两个公开的数据集：Automated Cardiac Diagnosis Challenge (ACDC) 和 Multi-Disease, Multi-View & MultiCenter Right Ventricular Segmentation in Cardiac MRI (M&Ms-2)。
2. 训练和验证：
   • ACDC数据集用于训练基础模型，而M&Ms-2数据集用于模型的验证和测试。M&Ms-2数据集包含了来自三个不同医院、使用不同扫描设备的患者的心脏 cine MR 图像，这造成了客户端之间的视觉差异。
3. 模型和LoRA适配器：
   • 使用U-Net作为基础模型，并在每个卷积块中注入LoRA适配器。根据本地数据集的大小调整LoRA适配器的大小，并将λ设置为0.2。
4. 性能评估指标：
   • 使用Dice系数（DICE）、体积误差（VOE）、Hausdorff距离（HD）和平均对称表面距离（ASSD）来评估分割质量。
5. 客户端内评估（In-client evaluation）：
   • 展示了在客户端内，所提方法与FedPETuning等其他方法相比的性能。结果表明，所提方法在某些客户端上的性能优于FedPETuning，最高可达4.7%。
6. 跨客户端评估（Cross-client accuracy）：
   • 展示了在非独立同分布（non-IID）条件下，所提方法如何提高跨客户端的模型泛化能力。结果表明，使用低秩正则化和Rate-My-LoRA方法可以提高聚合模型的泛化性。
7. 带宽使用：
   • 论文还强调了所提方法在带宽使用上的优势，与全权重训练相比，每个epoch可以节省高达15.5倍的带宽。
8. 可视化结果：
   • 提供了2D和3D的分割结果可视化，展示了所提方法与其他方法相比在分割质量上的优势。

通过这些实验，论文验证了Rate-My-LoRA方法在心脏MRI分割任务中的有效性，特别是在客户端内和跨客户端的准确性，以及在减少通信带宽需求方面的潜力。

论文的主要内容：

这篇论文的主要内容包括以下几个方面：

1. 问题背景：
   • 论文指出心血管疾病和心脏不同步是美国的主要公共健康问题，精确的心脏图像分割对于提取定量测量以帮助分类心脏不同步至关重要。
   • 传统的集中式学习方法需要跨医院共享数据，这引发了隐私问题。因此，提出了联邦学习（FL）来在不直接共享数据的情况下训练模型。
2. 研究挑战：
   • 论文强调了联邦学习在实际应用中面临的挑战，包括带宽限制、数据异质性（非独立同分布，non-IID）问题。
3. 方法提出：
   • 提出了Rate-My-LoRA，一种新的联邦学习方法，利用低秩适配（LoRA）技术来减少通信开销并提高模型性能。
   • 该方法通过客户端的验证准确率来适应性地惩罚聚合权重，从而解决数据异质性问题，并提高模型的泛化能力。
4. 实验验证：
   • 使用公开的心脏MRI数据集（ACDC和M&Ms-2）进行实验，验证了Rate-My-LoRA方法的有效性。
   • 实验结果显示，Rate-My-LoRA在客户端内和跨客户端的准确性上均优于其他基于LoRA的联邦学习方法，并且显著减少了带宽使用。
5. 贡献总结：
   • 提出的Rate-My-LoRA方法提高了基于LoRA的联邦学习在心脏MRI分割任务中的准确性。
   • 方法通过减少通信轮次中的带宽使用，使得资源受限的医疗环境中的AI模型训练成为可能。
6. 结论与讨论：
   • 论文得出结论，Rate-My-LoRA能够在通信带宽受限的情况下提高心脏MRI分割的准确性，并有助于资源有限的医疗机构有效地训练AI模型。
7. 伦理标准和致谢：
   • 论文的研究符合伦理标准，使用了公开的人类主题数据，并感谢了资助该研究的机构和项目。

总体而言，这篇论文提出了一个创新的联邦学习方法来解决心脏MRI分割中的隐私保护和数据异质性问题，并在实验中展示了其有效性。

3.ProTracker: Probabilistic Integration for Robust and Accurate Point Tracking

标题： ProTracker：用于稳健和准确的点跟踪的概率集成

作者：Tingyang Zhang, Chen Wang, Zhiyang Dou, Qingzhe Gao, Jiahui Lei, Baoquan Chen, Lingjie Liu

文章链接：https://arxiv.org/abs/2304.06018

项目代码：https://michaelszj.github.io/protracker/

摘要：

在本文中，我们提出了 ProTracker，这是一种新颖的框架，用于对视频中的任意点进行稳健而准确的长期密集跟踪。我们方法的关键思想是结合概率集成，以优化来自光流和语义特征的多个预测，以实现稳健的短期和长期跟踪。具体来说，我们以概率方式整合光流估计，通过最大化每个预测的可能性来产生平滑和准确的轨迹。为了有效地重新定位因遮挡而消失和重新出现的挑战点，我们进一步将长期特征对应纳入我们的流动预测中，以生成连续轨迹。大量实验表明，ProTracker 在无监督和自监督方法中实现了最先进的性能，甚至在几个基准测试中都优于有监督方法。我们的代码和模型将在发布时公开提供。

这篇论文试图解决什么问题？

这篇论文提出了一个名为ProTracker的新框架，旨在解决视频中任意点的鲁棒和准确长期密集跟踪问题。具体来说，该框架致力于处理以下挑战：

1. 长期密集跟踪（Long-term Dense Tracking）：ProTracker关注于在视频序列中对任意像素点进行长期跟踪，也称为跟踪任意点（Tracking Any Point, TAP）问题。
2. 鲁棒性（Robustness）：现有方法在面对诸如遮挡和多个相似区域等复杂场景时，往往会出现跟踪漂移或性能下降的问题。ProTracker通过整合多种预测来增强模型在这些情况下的鲁棒性。
3. 准确性（Accuracy）：在长期跟踪中，累积误差可能导致跟踪轨迹出现偏差。ProTracker通过概率集成方法来提高轨迹预测的准确性。
4. 遮挡处理（Occlusion Handling）：当跟踪的目标点因遮挡而暂时消失时，现有方法可能无法准确重新定位这些点。ProTracker通过长期特征对应和光流预测的结合来解决遮挡问题，实现遮挡后的目标点重新定位。

总的来说，ProTracker通过结合光流估计和语义特征，提出了一种概率集成方法，以实现在复杂视频场景中对任意点的鲁棒和准确长期跟踪。

论文如何解决这个问题？

论文通过提出ProTracker框架来解决任意点的鲁棒和准确长期密集跟踪问题。ProTracker框架的关键思想是利用概率集成来精细化处理来自光流和语义特征的多个预测，以实现鲁棒的短期和长期跟踪。以下是该方法的主要组成部分和步骤：

1. 混合滤波器（Hybrid Filter）

• 利用对象级分割模型和几何感知特征过滤器去除错误的初始预测，减少后续估计中的负面影响。

2. 双向概率光流集成（Bidirectional Probabilistic Flow Integration）

• 前向集成：基于前一帧的预测来预测当前帧的点轨迹和遮挡情况，将预测扩展为二维高斯分布，并合并来自不同前帧的多个预测。
• 后向集成：从最后一帧开始向后运行，重点关注之前被标记为遮挡的点，如果向前传递中被标记为遮挡的点在向后传递中可见，则采用向后结果。

3. 联合光流和长期对应关系集成（Joint Flow and Long-term Correspondence Integration）

• 通过训练一个基于DINO-Tracker的特征提取器和热图细化器来识别关键点位置，然后将其与光流估计联合起来进行概率集成，以获得最终预测。
• 这种结合使模型能够在长期跟踪期间恢复轨迹段，并在遮挡期间减少漂移。

4. 实验验证（Experiments）

• 通过在TAP-Vid基准上进行广泛的实验，验证ProTracker在自监督和非监督方法中实现了最先进的性能，并且在与数据驱动方法的比较中也显示出竞争力。

总结

ProTracker通过结合短期光流信息和长期特征对应关系，利用概率集成框架有效地减少了跟踪过程中的漂移，处理了遮挡问题，并重新定位了暂时消失的点。这种方法提高了跟踪的准确性和鲁棒性，并在多个基准测试中取得了优异的性能。

论文做了哪些实验？

论文中进行了广泛的实验来评估ProTracker的性能，具体实验包括：

数据集（Datasets）

• DAVIS：包含30个DAVIS 2017视频，每个视频包含34到104帧RGB图像，包含相机运动和动态场景运动。
• Kinetics：包含1,189个视频，每个视频有250帧，来自Kinetics-700-2020数据集，主要关注人类活动，包含相机和物体运动。

评估指标（Metrics）

• δx avg：衡量可见点被跟踪在特定像素误差范围内的比例，评估阈值包括{1,2,4,8,16}像素。
• Occlusion Accuracy (OA)：衡量每帧中正确可见性预测的比例，包括可见和被遮挡的点。
• Average Jaccard (AJ)：基于δx avg阈值，衡量位置和遮挡准确性，评估正确预测的可见点与错误预测点的比例。

比较（Comparisons）

• 与多个最先进的跟踪方法进行比较，包括监督式前馈跟踪器（如TAP-Net、PIPs、TAPIR、Co-Tracker、SpatialTracker、LocoTrack和TAPTRv2）和自监督跟踪器（如Omnimotion、CaDeX++、DecoMotion和DINO-Tracker）。

定量比较（Quantitative Comparisons）

• 在TAP-Vid基准上，ProTracker在所有数据集上实现了最高的δx avg，显示出在跟踪可见点方面的优越精确度。同时，在Occlusion Accuracy (OA)和Average Jaccard (AJ)方面，ProTracker也表现出与最佳方法相当的性能。

定性结果（Qualitative Results）

• 展示了ProTracker在复杂场景下生成准确和平滑轨迹的能力，特别是在目标频繁消失和重新出现的挑战性场景中。

消融研究（Ablation Study）

• 对ProTracker框架的不同组件进行了消融研究，以评估对象级过滤、几何感知特征过滤、概率集成和长期关键点集成对整体性能的影响。

训练和推理速度（Training and Inference Speed）

• 提供了ProTracker在训练和推理过程中的时间消耗数据，包括关键点提取、掩码生成、几何感知特征提取和概率集成的时间。

更多定性结果（More Qualitative Results）

• 在更具挑战性的情况下展示了ProTracker的鲁棒性，包括处理更高帧率视频的能力。

这些实验验证了ProTracker在自监督和非监督方法中的性能，并与数据驱动方法进行了比较，证明了其在点跟踪任务中的有效性和鲁棒性。

论文的主要内容：

这篇论文提出了一个名为ProTracker的新框架，旨在实现视频中任意点的鲁棒和准确长期密集跟踪。以下是论文的主要内容总结：

1. 问题定义

• 跟踪任意点（TAP）问题，即在视频中长期密集跟踪任意像素点的轨迹和遮挡状态。

2. 方法论

• 混合滤波器：使用对象级分割模型和几何感知特征过滤器去除错误的初始预测，减少后续估计中的负面影响。
• 双向概率光流集成：通过前向和后向集成策略，利用光流预测来重建完整的轨迹。
• 联合光流和长期对应关系集成：结合光流预测和长期语义对应预测，以防止漂移并允许在遮挡后重新定位。

3. 实验

• 在DAVIS和Kinetics数据集上评估ProTracker。
• 使用δx avg、Occlusion Accuracy (OA)和Average Jaccard (AJ)作为评估指标。
• 与多个最先进的跟踪方法进行比较，包括监督式和自监督式跟踪器。

4. 结果

• ProTracker在自监督和非监督方法中实现了最先进的性能，并在与数据驱动方法的比较中也显示出竞争力。
• 定性和定量结果证明了ProTracker在处理遮挡和长期跟踪中的鲁棒性和准确性。

5. 贡献

• 提出了ProTracker，一个新颖的概率集成框架，通过整合多个粗略预测显著提高了点跟踪的准确性和鲁棒性。
• 将长期对应匹配纳入概率集成框架，解决了长期跟踪和遮挡问题，实现了长时间的精确点跟踪。
• 在自监督和无监督方法中达到了最先进的性能，并与数据驱动方法相比也显示出竞争性结果。

6. 未来工作

• 提出了未来可能的改进方向，包括高分辨率特征提取、完全无监督和实时密集跟踪等。

总体而言，ProTracker通过结合短期光流信息和长期特征对应关系，并利用概率集成框架，有效地减少了跟踪过程中的漂移，处理了遮挡问题，并提高了跟踪的准确性和鲁棒性。