연구팀이 시각적 추적의 새로운 패러다임인 ReferTrack을 발표했어요. ReferTrack은 자연어 명령에 따라 특정 대상을 지속적으로 추적하는 로봇의 성능을 향상시키는 데 목표를 두고 있어요.
ReferTrack은 객체 지칭 후 추적이라는 방식을 사용해 EVT를 이미지 공간의 객체 검출과 연결하고, TVBI 토큰을 통해 시간적 정보와 시점 정보를 통합하여 대상의 움직임을 파악해요.
EVT-Bench 벤치마크에서 ReferTrack은 싱글 타겟, 방해 요소, 모호성 추적에서 각각 89.4%, 73.3%, 74.1%의 성공률을 기록하며 최고 성능을 달성했어요.