論文の概要: EgoLive: A Large-Scale Egocentric Dataset from Real-World Human Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.23570v1
• Date: Sun, 26 Apr 2026 07:21:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 17:12:07.437146
• Title: EgoLive: A Large-Scale Egocentric Dataset from Real-World Human Tasks
• Title（参考訳）: EgoLive: 現実世界のヒューマンタスクから得られる大規模エゴセントリックなデータセット
• Authors: Yihang Li, Xuelong Wei, Jingzhou Luo, Yingjing Xiao, Yibo Bai, Guangyuan Zhou, Teng Zou, Chenguang Gui, Jiajun Wen, He Zhang, Kangliang Chen, Xing Pan, Shuaiyan Liu, Daming Wang, Tao An, Jiayi Li, Shibo Jin, Wanwan Zhang, Tianyu Wang, Boren Wei, Zhixuan Huang, Fangsheng Liu, Ruodai Li, Hui Zhang, Anson Li, Yicheng Gong, Peng Cao, Jiaming Liang, Liang Lin,
• Abstract要約: EgoLiveは、実際のタスク指向の人間ルーチンに焦点を当てた、オープンソースのアノテートエゴセントリックデータセットとしては最大である。 カスタマイズされたヘッドマウントキャプチャデバイスと、包括的な高精度なマルチモーダルアノテーションを通じて、リードデータ品質を提供する。 すべてのデータは、制約のない現実世界のシナリオでのみ収集され、ホームサービス、小売、その他の実用的な作業シナリオを含む、垂直フィールドの人間の作業データを含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.23218228921582
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advancement of robot learning is currently hindered by the scarcity of large-scale, high-quality datasets. While established data collection methods such as teleoperation and universal manipulation interfaces dominate current datasets, they suffer from inherent limitations in scalability and real-world deployability. Human egocentric video collection, by contrast, has emerged as a promising approach to enable scalable, natural and in-the-wild data collection. As such, we present EgoLive, a large-scale, high-quality egocentric dataset designed explicitly for robot manipulation learning. EgoLive establishes three distinctive technical advantages over existing egocentric datasets: first, it represents the largest open-source annotated egocentric dataset focused on real-world task-oriented human routines to date; second, it delivers leading data quality via a customized head-mounted capture device and comprehensive high-precision multi-modal annotations; third, all data is collected exclusively in unconstrained real-world scenarios and encompasses vertical field human working data, including home service, retail, and other practical work scenarios, providing superior diversity and ecological validity. With the introduction of EgoLive, we aim to provide the research community with a scalable, high-quality dataset that accelerates breakthroughs in generalizable robotic models and facilitates the real-world deployment of robot systems.
• Abstract（参考訳）: ロボット学習の進歩は、現在、大規模で高品質なデータセットの不足によって妨げられている。 遠隔操作やユニバーサル操作インターフェースといった確立したデータ収集手法が現在のデータセットを支配している一方で、スケーラビリティと実際のデプロイ可能性に固有の制限が課されている。 対照的に、人間中心のビデオコレクションは、スケーラブルで、自然で、そして、ワイルドなデータコレクションを実現するための、有望なアプローチとして現れました。 そこで我々は,ロボット操作学習のための大規模で高品質なエゴセントリックなデータセットであるEgoLiveを紹介した。 EgoLiveは、既存のエゴセントリックなデータセットに対して、3つの技術的優位性を確立している。1つは、オープンソースのアノテートされたエゴセントリックなデータセットで、現在までに現実世界のタスク指向の人間のルーチンに焦点を当てている。 EgoLiveの導入により、我々は、汎用ロボットモデルのブレークスルーを加速し、ロボットシステムの現実的な展開を促進する、スケーラブルで高品質なデータセットを研究コミュニティに提供することを目指している。

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