論文の概要: IMPACT: A Dataset for Multi-Granularity Human Procedural Action Understanding in Industrial Assembly
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10409v1
- Date: Sun, 12 Apr 2026 02:09:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-14 20:13:15.998146
- Title: IMPACT: A Dataset for Multi-Granularity Human Procedural Action Understanding in Industrial Assembly
- Title（参考訳）: IMPACT:産業会議における多言語ヒューマン・手続き的行動理解のためのデータセット
- Authors: Di Wen, Zeyun Zhong, David Schneider, Manuel Zaremski, Linus Kunzmann, Yitian Shi, Ruiping Liu, Yufan Chen, Junwei Zheng, Jiahang Li, Jonas Hemmerich, Qiyi Tong, Patric Grauberger, Arash Ajoudani, Danda Pani Paudel, Sven Matthiesen, Barbara Deml, Jürgen Beyerer, Luc Van Gool, Rainer Stiefelhagen, Kunyu Peng,
- Abstract要約: IMPACTは、デプロイメント指向の産業手続き的理解のための5ビューのRGB-Dデータセットである。
実際の組み立てと、プロ向けのツールを備えた商業用アングルグラインダーの分解を中心に構築されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.737814043505
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce IMPACT, a synchronized five-view RGB-D dataset for deployment-oriented industrial procedural understanding, built around real assembly and disassembly of a commercial angle grinder with professional-grade tools. To our knowledge, IMPACT is the first real industrial assembly benchmark that jointly provides synchronized ego-exo RGB-D capture, decoupled bimanual annotation, compliance-aware state tracking, and explicit anomaly--recovery supervision within a single real industrial workflow. It comprises 112 trials from 13 participants totaling 39.5 hours, with multi-route execution governed by a partial-order prerequisite graph, a six-category anomaly taxonomy, and operator cognitive load measured via NASA-TLX. The annotation hierarchy links hand-specific atomic actions to coarse procedural steps, component assembly states, and per-hand compliance phases, with synchronized null spans across views to decouple perceptual limitations from algorithmic failure. Systematic baselines reveal fundamental limitations that remain invisible to single-task benchmarks, particularly under realistic deployment conditions that involve incomplete observations, flexible execution paths, and corrective behavior. The full dataset, annotations, and evaluation code are available at https://github.com/Kratos-Wen/IMPACT.
- Abstract（参考訳）: IMPACTは、デプロイ指向の産業手続き的理解のための5ビューのRGB-Dデータセットであり、実際の組み立てと商用アングルグラインダーとプロフェッショナルグレードのツールの分解を中心に構築されている。
私たちの知る限り、IMPACTは、同期されたエゴエクソなRGB-Dキャプチャ、デカップリングされたバイマナルアノテーション、コンプライアンス対応状態追跡、明示的な異常回復を単一の産業ワークフロー内で共同で提供する、最初の実際の産業アセンブリベンチマークです。
13人の被験者による112の試験は39.5時間で、複数ルートの実行は、部分順序の前提条件グラフ、6カテゴリーの異常分類、NASA-TLXで測定されたオペレータ認知負荷によって管理されている。
アノテーション階層は、手固有のアトミックアクションを、粗い手続きステップ、コンポーネントアセンブリ状態、手動コンプライアンスフェーズにリンクする。
システムベースラインは、特に不完全な観察、柔軟な実行パス、修正行動を含む現実的なデプロイメント条件下では、シングルタスクのベンチマークでは見えない基本的な制限を明らかにします。
完全なデータセット、アノテーション、評価コードはhttps://github.com/Kratos-Wen/IMPACTで公開されている。
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