EgoOops

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。

The EgoOops dataset was created by Kyoto University. It contains 50 first-person perspective videos covering five distinct procedural task domains, including electronic circuit assembly, color mixing experiments, ion reaction experiments, toy block building, and cardboard crafting. The total runtime of the dataset is 6.8 hours, and each video is paired with its corresponding procedural text. The dataset creation process includes task selection, procedural text preparation, video recording and annotation, covering video-text alignment, error label annotation and their corresponding descriptions. EgoOops aims to solve the problem of erroneous action detection from first-person perspective videos, and is applicable to intelligent archive systems that can detect workers' mistakes and provide feedback.

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

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。