EgoOops|错误检测数据集|第一人称视角视频数据集

EgoOops数据集由京都大学创建，包含50个第一人称视角视频，涵盖五个不同的程序性任务领域，包括电路、颜色混合实验、离子反应实验、玩具积木和纸板工艺。数据集总时长为6.8小时，每个视频配有相应的程序性文本。数据集的创建过程包括任务选择、程序性文本准备、视频录制和标注，涵盖视频与文本的对齐、错误标签及其描述。EgoOops旨在解决从第一人称视角视频中检测错误动作的问题，适用于智能档案系统，能够检测工人的错误并提供反馈。

原始信息汇总

EgoOops 数据集概述

数据集描述

EgoOops 是一个视频-语言数据集，记录了包括错误动作在内的程序性活动。该数据集专注于从第一人称视角视频中检测错误动作，并结合程序性文本进行分析。

数据集特点

• 视频来源: 包含50个第一人称视角视频，涵盖五个程序性领域。
• 文本信息: 每个视频对应程序性文本，用于描述视频内容。
• 标注类型: 数据集包含三种类型的标注：
  1. 视频-文本对齐
  2. 错误标签
  3. 错误描述，解释每个片段中的错误

相关链接

• 论文: PDF
• arXiv: arXiv链接
• 数据集: 数据集链接

作者信息

• Yuto Haneji¹
• Taichi Nishimura²
• Hirotaka Kameko¹
• Keisuke Shirai¹
• Tomoya Yoshida¹
• Keiya Kajimura¹
• Koki Yamamoto¹
• Taiyu Cui¹
• Tomohiro Nishimoto¹
• Shinsuke Mori¹

机构:

• ¹ Kyoto University
• ² LY Corporation

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

EgoOops数据集的构建过程包括四个主要步骤：任务选择、程序文本准备、视频录制和标注。首先，从多样化的领域中选择了五个任务，包括电路、颜色混合实验、离子反应实验、积木搭建和纸板工艺。接着，为每个任务准备了详细的程序文本，并确保其清晰性和准确性。随后，通过头戴式摄像机记录了四名日本研究生执行这些任务的过程，确保了视频的高质量和一致性。最后，对视频和文本进行了对齐标注、错误标签标注以及错误描述标注，以提供详细的数据分析基础。

特点

EgoOops数据集的显著特点在于其多模态数据的整合，包括50个第一人称视角视频和相应的程序文本，涵盖了五个不同的领域。该数据集不仅标注了视频和文本的对齐关系，还详细标注了错误行为及其描述，提供了对实际错误行为的深入分析。此外，数据集中的错误标签和描述模板确保了标注的一致性和可解释性，为研究者提供了丰富的数据资源。

使用方法

EgoOops数据集主要用于视频和文本对齐以及错误行为检测两个任务。首先，通过视频和文本的对齐，模型可以识别出视频中的关键步骤，并将其与程序文本中的步骤进行匹配。其次，基于对齐结果，模型可以进一步检测视频片段中的错误行为，并将其分类为不同的错误类型。研究者可以利用这些标注数据训练和评估模型，以开发能够实时检测和纠正错误行为的智能系统。

背景与挑战

背景概述

EgoOops数据集由京都大学和LY公司共同开发，旨在解决从第一人称视角视频中检测错误动作的问题。该数据集包含了50个第一人称视角视频，涵盖了五个不同的程序性任务领域，并附有相应的程序性文本。EgoOops数据集的核心研究问题是如何结合视频和文本信息，准确地检测和描述错误动作。这一研究对于开发智能档案系统具有重要意义，该系统能够记录工人的活动、检测错误并提供反馈，从而提高工作质量和安全性。

当前挑战

EgoOops数据集面临的挑战主要包括两个方面。首先，错误动作检测需要结合视频和文本信息，而以往的研究主要依赖视频数据，未能充分利用文本信息。其次，错误动作的类型多样，包括使用错误的对象、跳过步骤等，需要细粒度的错误标签和描述来准确分析。此外，数据集的构建过程中也面临了视频录制、文本准备和标注等多方面的技术挑战。

常用场景

经典使用场景

EgoOops数据集的经典使用场景在于通过结合第一视角视频和程序性文本，进行错误动作检测。该数据集通过视频-文本对齐、错误标签和错误描述三种注释，使得模型能够基于视频和文本同时检测错误。这种多模态的输入方式极大地提高了错误检测的准确性，特别是在需要精细操作的领域，如电子电路、化学实验和手工制作等。

实际应用

在实际应用中，EgoOops数据集可用于开发智能监控系统，实时检测工人在执行复杂任务时的错误，并提供即时反馈。例如，在工业装配线上，系统可以通过分析工人的第一视角视频和操作指南，自动识别并纠正错误，从而提高生产效率和产品质量。此外，该数据集还可用于培训新员工，通过模拟错误场景帮助他们快速掌握正确操作方法。

衍生相关工作

基于EgoOops数据集，研究者们开发了多种多模态错误检测模型，如StepFormer++和多模态分类器。这些模型不仅提高了视频-文本对齐的精度，还显著提升了错误动作检测的性能。此外，该数据集还启发了在其他领域的应用研究，如医疗操作监控和家庭服务机器人，推动了智能辅助技术的发展。