論文の概要: Ego-Exo4D: Understanding Skilled Human Activity from First- and Third-Person Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18259v3
• Date: Mon, 29 Apr 2024 17:55:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 00:15:22.151097
• Title: Ego-Exo4D: Understanding Skilled Human Activity from First- and Third-Person Perspectives
• Title（参考訳）: Ego-Exo4D:初対三対人の視点からの技能的活動の理解
• Authors: Kristen Grauman, Andrew Westbury, Lorenzo Torresani, Kris Kitani, Jitendra Malik, Triantafyllos Afouras, Kumar Ashutosh, Vijay Baiyya, Siddhant Bansal, Bikram Boote, Eugene Byrne, Zach Chavis, Joya Chen, Feng Cheng, Fu-Jen Chu, Sean Crane, Avijit Dasgupta, Jing Dong, Maria Escobar, Cristhian Forigua, Abrham Gebreselasie, Sanjay Haresh, Jing Huang, Md Mohaiminul Islam, Suyog Jain, Rawal Khirodkar, Devansh Kukreja, Kevin J Liang, Jia-Wei Liu, Sagnik Majumder, Yongsen Mao, Miguel Martin, Effrosyni Mavroudi, Tushar Nagarajan, Francesco Ragusa, Santhosh Kumar Ramakrishnan, Luigi Seminara, Arjun Somayazulu, Yale Song, Shan Su, Zihui Xue, Edward Zhang, Jinxu Zhang, Angela Castillo, Changan Chen, Xinzhu Fu, Ryosuke Furuta, Cristina Gonzalez, Prince Gupta, Jiabo Hu, Yifei Huang, Yiming Huang, Weslie Khoo, Anush Kumar, Robert Kuo, Sach Lakhavani, Miao Liu, Mi Luo, Zhengyi Luo, Brighid Meredith, Austin Miller, Oluwatumininu Oguntola, Xiaqing Pan, Penny Peng, Shraman Pramanick, Merey Ramazanova, Fiona Ryan, Wei Shan, Kiran Somasundaram, Chenan Song, Audrey Southerland, Masatoshi Tateno, Huiyu Wang, Yuchen Wang, Takuma Yagi, Mingfei Yan, Xitong Yang, Zecheng Yu, Shengxin Cindy Zha, Chen Zhao, Ziwei Zhao, Zhifan Zhu, Jeff Zhuo, Pablo Arbelaez, Gedas Bertasius, David Crandall, Dima Damen, Jakob Engel, Giovanni Maria Farinella, Antonino Furnari, Bernard Ghanem, Judy Hoffman, C. V. Jawahar, Richard Newcombe, Hyun Soo Park, James M. Rehg, Yoichi Sato, Manolis Savva, Jianbo Shi, Mike Zheng Shou, Michael Wray,
• Abstract要約: Ego-Exo4Dは、熟練した人間の活動を同時に捉えたエゴセントリックでエゴセントリックなビデオを中心にしている。 世界の13都市から740人の参加者が123の異なる自然環境下でこれらの活動を行った。 ビデオにはマルチチャンネルオーディオ、視線、3Dポイントクラウド、カメラポーズ、IMU、複数対の言語記述が添付されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 194.06650316685798
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Ego-Exo4D, a diverse, large-scale multimodal multiview video dataset and benchmark challenge. Ego-Exo4D centers around simultaneously-captured egocentric and exocentric video of skilled human activities (e.g., sports, music, dance, bike repair). 740 participants from 13 cities worldwide performed these activities in 123 different natural scene contexts, yielding long-form captures from 1 to 42 minutes each and 1,286 hours of video combined. The multimodal nature of the dataset is unprecedented: the video is accompanied by multichannel audio, eye gaze, 3D point clouds, camera poses, IMU, and multiple paired language descriptions -- including a novel "expert commentary" done by coaches and teachers and tailored to the skilled-activity domain. To push the frontier of first-person video understanding of skilled human activity, we also present a suite of benchmark tasks and their annotations, including fine-grained activity understanding, proficiency estimation, cross-view translation, and 3D hand/body pose. All resources are open sourced to fuel new research in the community. Project page: http://ego-exo4d-data.org/
• Abstract（参考訳）: Ego-Exo4Dは多種多様なマルチモーダル・マルチビュー・ビデオ・データセットとベンチマーク・チャレンジである。 Ego-Exo4Dは、熟練した人間の活動(スポーツ、音楽、ダンス、自転車修理など)を同時に撮影する。 世界の13都市から740人の参加者が、123の異なる自然シーンでこれらの活動を行い、それぞれ1分から42分、1,286時間の映像を収録した。 ビデオにはマルチチャンネルのオーディオ、視線、3Dポイントの雲、カメラポーズ、IMU、そして複数のペア言語の説明が添付されている。 熟練した人間の活動に関する一対一のビデオ理解のフロンティアを推し進めるために,我々は,詳細な活動理解,習熟度推定,クロスビュー翻訳,3Dハンド/ボディポーズなど,一連のベンチマークタスクとそのアノテーションも提示する。 すべてのリソースがオープンソースとして公開され、コミュニティで新たな研究が進められている。 プロジェクトページ: http://ego-exo4d-data.org/

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