MECCANO

MECCNO 数据集是第一个以自我为中心的视频数据集，用于研究类似工业环境中的人与物体交互。 MECCNO 数据集是在类似工业的场景中获得的，在该场景中，受试者构建了摩托车的玩具模型。我们考虑了 20 个对象类，其中包括对 49 个组件进行分类的 16 个类、两个工具（螺丝刀和扳手）、说明手册和一个 partial_model 类。与 MECCANO 相关的其他详细信息： 2 个国家/地区（IT、英国）的 20 个不同主题 视频采集：1920x1080，12.00 fps 11 个培训视频和 9 个验证/测试视频 8857 个视频片段被时间注释，指示描述所执行动作的动词 64349 个活动对象用边界框注释 12 个动词类、20 个对象类和 61 个动作类

The MECCNO dataset is the first egocentric video dataset dedicated to researching human-object interactions in industrial-like environments. The MECCNO dataset was collected in an industrial-like scenario where subjects assembled toy motorcycle models. We define 20 object classes, including 16 categories for classifying 49 components, two tool classes (screwdriver and wrench), an instruction manual class, and a partial_model class. Additional relevant details of the MECCNO dataset are listed below:
- 20 distinct subjects from two countries (IT, UK)
- Video capture parameters: 1920x1080 resolution, 12.00 fps
- 11 training videos and 9 validation/test videos
- 8857 video clips temporally annotated with verbs describing the performed actions
- 64349 active objects annotated with bounding boxes
- 12 verb classes, 20 object classes, and 61 action classes

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

MECCANO是一个以自我为中心的视频数据集，专注于工业环境中的人与物体交互研究，包含20个对象类、12个动词类和61个动作类，以及大量的视频片段和活动对象注释。数据集由卡塔尼亚大学和赫特福德大学联合发布，旨在支持计算机视觉领域的研究。