EgoSDQES|实时事件检测数据集|第一人称视角视频数据集

EgoSDQES数据集是由斯坦福大学创建的一个新基准，基于Ego4D数据集，旨在支持流式检测查询事件开始（SDQES）任务。该数据集包含大量从第一人称视角拍摄的长视频，涵盖多样化的活动、视角和相机运动，适用于评估模型在复杂现实场景中的鲁棒性。数据集的创建过程涉及从Ego4D数据集中提取并注释自然语言查询，以捕捉复杂事件的开始。EgoSDQES数据集主要应用于机器人、自动驾驶和增强现实等需要实时反应的领域，旨在解决复杂事件的低延迟检测问题。

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数据集介绍

构建方式

EgoSDQES数据集的构建基于Ego4D数据集，通过引入新的任务特定指标，旨在研究在第一人称视频设置中多样事件的流式多模态检测。数据集的生成过程包括利用大型语言模型（LLM）对Ego4D的时序注释进行转换，生成与视频内容紧密相关的自然语言查询。这一过程涉及多个过滤步骤，确保生成的查询具有高质量和相关性。

使用方法

EgoSDQES数据集适用于开发和评估在流式视频中检测自然语言描述事件开始的模型。使用该数据集时，研究者可以训练模型以识别和预测视频中描述的事件何时开始，适用于需要快速反应的应用场景，如机器人学、自动驾驶和增强现实。数据集的基准测试包括多种视觉-语言骨干模型和适配器架构的评估，提供了丰富的实验设置以验证模型的性能。

背景与挑战

背景概述

EgoSDQES数据集由斯坦福大学的研究人员创建，旨在解决机器人、自动驾驶、增强现实等嵌入式计算机视觉应用中对用户定义事件实时快速反应的需求。该数据集的核心任务是流式检测查询事件的开始（Streaming Detection of Queried Event Start, SDQES），要求在低延迟和高准确性的前提下，识别由自然语言描述的复杂事件的开始。EgoSDQES基于Ego4D数据集构建，引入了新的任务特定指标，以研究在第一人称视频设置中多样事件的流式多模态检测。该数据集的创建标志着在实时多模态视频理解领域迈出了重要一步，尤其在需要快速响应的应用场景中具有显著影响力。

当前挑战

EgoSDQES数据集面临的挑战主要集中在两个方面：一是解决领域问题的挑战，即在流式视频中低延迟地检测复杂事件的开始；二是构建过程中遇到的挑战，包括处理未修剪视频流中的冗余计算、模型对新帧处理的高计算开销以及有限上下文的问题。此外，数据集在处理自然语言查询时，需要模型具备深刻理解视频内容的能力，而不能依赖于有限的线索或封闭的词汇表。最后，数据集还需应对第一人称视频输入中的复杂问题，如可变摄像机角度和运动模糊，这对有效的流式系统提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

EgoSDQES数据集的经典使用场景在于实时检测用户定义的复杂事件的开始。该数据集特别适用于机器人、自动驾驶和增强现实等需要对实时视频流中的事件作出快速反应的应用。通过结合自然语言查询和视频数据，模型能够识别并预测事件的开始，从而实现低延迟和高准确性的响应。

解决学术问题

EgoSDQES数据集解决了当前视频理解方法在处理未剪辑和第一人称视频流时的局限性。传统方法通常设计用于批处理或采用窗口化方法，导致在新帧被考虑时产生冗余计算。EgoSDQES通过引入新的任务和基准，推动了多模态视频理解的发展，特别是在需要低延迟检测复杂事件的实际应用中。

实际应用

EgoSDQES数据集在实际应用中具有广泛潜力，特别是在需要实时视频分析的领域。例如，在自动驾驶中，系统可以利用该数据集训练的模型来检测交通信号灯的变化或行人穿越道路的行为，从而及时作出反应。在增强现实中，用户可以通过自然语言查询快速获取关于周围环境的实时信息。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人、自动驾驶和增强现实等具身计算机视觉应用领域，快速响应用户定义的实时事件变得至关重要。最近的研究集中在多模态视频理解任务上，特别是流式检测查询事件开始（SDQES）任务。该任务旨在通过自然语言查询，高精度且低延迟地识别复杂事件的开始。研究者们引入了基于Ego4D数据集的新基准，并提出了专门的任务特定指标，以研究在以自我为中心的视频设置中多样事件的流式多模态检测。此外，受NLP和视频任务中参数高效微调方法的启发，研究者们提出了基于适配器的基线方法，这些方法支持图像到视频的迁移学习，从而实现高效的在线视频建模。

相关研究论文

• Streaming Detection of Queried Event Start

  斯坦福大学 · 2024年