論文の概要: The Visual Experience Dataset: Over 200 Recorded Hours of Integrated Eye Movement, Odometry, and Egocentric Video
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18934v1
- Date: Thu, 15 Feb 2024 10:34:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 11:39:16.522527
- Title: The Visual Experience Dataset: Over 200 Recorded Hours of Integrated Eye Movement, Odometry, and Egocentric Video
- Title（参考訳）: 視覚体験データセット:200時間を超える統合眼球運動、オドメトリー、エゴセントリックビデオ
- Authors: Michelle R. Greene, Benjamin J. Balas, Mark D. Lescroart, Paul R. MacNeilage, Jennifer A. Hart, Kamran Binaee, Peter A. Hausamann, Ronald Mezile, Bharath Shankar, Christian B. Sinnott, Kaylie Capurro, Savannah Halow, Hunter Howe, Mariam Josyula, Annie Li, Abraham Mieses, Amina Mohamed, Ilya Nudnou, Ezra Parkhill, Peter Riley, Brett Schmidt, Matthew W. Shinkle, Wentao Si, Brian Szekely, Joaquin M. Torres, Eliana Weissmann,
- Abstract要約: Visual Experienceデータセットは717のセッションで構成されており、6歳から49歳の58人の観察者が記録している。
VEDBの潜在的な応用には、ビデオトラッキング方法論の改善、画像統計の評価、シーンとアクティビティの認識のためのディープニューラルネットワークの精細化などがある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9644266648330361
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce the Visual Experience Dataset (VEDB), a compilation of over 240 hours of egocentric video combined with gaze- and head-tracking data that offers an unprecedented view of the visual world as experienced by human observers. The dataset consists of 717 sessions, recorded by 58 observers ranging from 6-49 years old. This paper outlines the data collection, processing, and labeling protocols undertaken to ensure a representative sample and discusses the potential sources of error or bias within the dataset. The VEDB's potential applications are vast, including improving gaze tracking methodologies, assessing spatiotemporal image statistics, and refining deep neural networks for scene and activity recognition. The VEDB is accessible through established open science platforms and is intended to be a living dataset with plans for expansion and community contributions. It is released with an emphasis on ethical considerations, such as participant privacy and the mitigation of potential biases. By providing a dataset grounded in real-world experiences and accompanied by extensive metadata and supporting code, the authors invite the research community to utilize and contribute to the VEDB, facilitating a richer understanding of visual perception and behavior in naturalistic settings.
- Abstract（参考訳）: 視覚体験データセット(VEDB: Visual Experience Dataset)は、240時間以上のエゴセントリックなビデオと視線と頭部追跡データを組み合わせたもので、人間の観察者が経験した視覚世界に対する前例のない視点を提供する。
データセットは717のセッションで構成され、6歳から49歳の58人の観測者が記録している。
本稿では,データ収集,処理,ラベル付けのプロトコルについて概説する。
VEDBの潜在的な応用としては、視線追跡方法の改善、時空間画像統計の評価、シーンとアクティビティの認識のためのディープニューラルネットワークの精細化などがある。
VEDBは、確立されたオープンサイエンスプラットフォームを通じてアクセス可能であり、拡張とコミュニティコントリビューションの計画を備えた、生きたデータセットになることを意図している。
参加者のプライバシーや潜在的なバイアスの緩和など、倫理的配慮に重点を置いてリリースされている。
現実世界の経験に根ざしたデータセットを提供し、広範なメタデータとコードのサポートを伴って、著者らは研究コミュニティにVEDBの利用とコントリビューションを呼びかけ、自然主義的な設定における視覚的知覚と行動のより豊かな理解を促進する。
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