論文の概要: Introducing HOT3D: An Egocentric Dataset for 3D Hand and Object Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09598v1
- Date: Thu, 13 Jun 2024 21:38:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 17:14:47.022188
- Title: Introducing HOT3D: An Egocentric Dataset for 3D Hand and Object Tracking
- Title（参考訳）: HOT3Dの紹介:3Dハンドとオブジェクトトラッキングのためのエゴセントリックデータセット
- Authors: Prithviraj Banerjee, Sindi Shkodrani, Pierre Moulon, Shreyas Hampali, Fan Zhang, Jade Fountain, Edward Miller, Selen Basol, Richard Newcombe, Robert Wang, Jakob Julian Engel, Tomas Hodan,
- Abstract要約: 我々は,自我中心手と物体追跡のためのデータセットであるHOT3Dを3Dで導入する。
データセットはマルチビューのRGB/モノクロ画像ストリームを833分以上提供し、19人の被験者が33の多様な剛体オブジェクトと対話していることを示している。
単純なピックアップ/オブザーバ/プットダウンアクションに加えて、HOT3Dはキッチン、オフィス、リビングルーム環境における典型的なアクションに似たシナリオを含んでいる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.443420525809604
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce HOT3D, a publicly available dataset for egocentric hand and object tracking in 3D. The dataset offers over 833 minutes (more than 3.7M images) of multi-view RGB/monochrome image streams showing 19 subjects interacting with 33 diverse rigid objects, multi-modal signals such as eye gaze or scene point clouds, as well as comprehensive ground truth annotations including 3D poses of objects, hands, and cameras, and 3D models of hands and objects. In addition to simple pick-up/observe/put-down actions, HOT3D contains scenarios resembling typical actions in a kitchen, office, and living room environment. The dataset is recorded by two head-mounted devices from Meta: Project Aria, a research prototype of light-weight AR/AI glasses, and Quest 3, a production VR headset sold in millions of units. Ground-truth poses were obtained by a professional motion-capture system using small optical markers attached to hands and objects. Hand annotations are provided in the UmeTrack and MANO formats and objects are represented by 3D meshes with PBR materials obtained by an in-house scanner. We aim to accelerate research on egocentric hand-object interaction by making the HOT3D dataset publicly available and by co-organizing public challenges on the dataset at ECCV 2024. The dataset can be downloaded from the project website: https://facebookresearch.github.io/hot3d/.
- Abstract（参考訳）: 我々は,エゴセントリックな手と物体追跡のための3DデータセットであるHOT3Dを紹介した。
データセットは、33の多様な剛体物体と対話する19人の被験者、目視やシーンポイント雲のようなマルチモーダル信号、オブジェクト、手、カメラの3Dポーズを含む包括的な地上真実アノテーション、そして手とオブジェクトの3Dモデルを示すマルチビューRGB/モノクロ画像ストリームの833分以上(3.7M画像以上)を提供する。
単純なピックアップ/オブザーバ/プットダウンアクションに加えて、HOT3Dはキッチン、オフィス、リビングルーム環境における典型的なアクションに似たシナリオを含んでいる。
Meta: Project Ariaは軽量AR/AIメガネの研究プロトタイプで、Quest 3は数百万台で販売されているVRヘッドセットだ。
手や物体に付着した小さな光学マーカーを用いたプロのモーションキャプチャーシステムにより、地中トルースポーズが得られた。
ハンドアノテーションはUmeTrackとMANOフォーマットで提供され、オブジェクトは3Dメッシュで表現される。
我々は,HOT3Dデータセットを一般公開し,ECCV 2024におけるデータセットの公開課題を共同で実施することにより,自我中心のオブジェクト間相互作用の研究を加速することを目指している。
データセットはプロジェクトのWebサイト(https://facebookresearch.github.io/hot3d/)からダウンロードできる。
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