Ego4D & Ego-Exo4D|计算机视觉数据集|机器学习数据集

Ego-Exo4D是一个大规模多模态多视角视频数据集（包括3D）和基准挑战，包含至少一个第一人称（egocentric Aria眼镜）和第三人称（exocentric GoPro相机）视角的同步视频。Ego4D是世界上最大的第一人称视频ML数据集和基准套件，包含超过3700小时标注的第一人称视频数据。

Ego-Exo4D is a large-scale multimodal and multiview video dataset (including 3D) and benchmark challenge, featuring synchronized videos from at least one first-person perspective (egocentric Aria glasses) and one third-person perspective (exocentric GoPro cameras). Ego4D, the world's largest first-person video ML dataset and benchmark suite, contains over 3,700 hours of annotated first-person video data.

原始信息汇总

Ego-Exo4D 数据集概述

• 版本: V2
• 视频时长: 1286.30小时（其中221.26小时为第一人称视角）
• 视频数量: 5035个片段
• 特点: 包含更多注释
• 访问: 请参考Getting Started页面
• 下载: 使用Ego-Exo4Ds Downloader CLI README

Ego4D 数据集概述

• 版本: V2.1
• 新增内容: 包含Goal-Step注释和伴随的“分组视频”
• 视频时长: 超过3700小时的第一人称视频数据
• 访问: 请参考Start Here页面
• 下载: 使用Ego4Ds CLI README

数据集功能与工具

• 下载工具: 分别为Ego-Exo4D和Ego4D提供了专门的命令行工具
• 视频读取API: 抽象了常见的视频读取库，如TorchAudio和PyAV
• 特征提取API: 包括对常见模型的轻量级包装，如Omnivore和SlowFast
• 研究代码: 提供训练模型的研究代码，例如clep

数据集使用教程

• Notebooks: 提供用于分析和使用数据集的示例/教程
• Colab Notebooks: 为基准测试提供额外的示例

数据集可视化

• 可视化工具: 提供可视化引擎和演示笔记本

许可证

• Ego4D: 根据MIT License发布

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Ego4D与Ego-Exo4D数据集的构建基于大规模的多模态多视角视频数据，涵盖了3D视频内容。该数据集通过同步记录参与者在第一人称（egocentric Aria眼镜）和第三人称（exocentric GoPro相机）视角下的视频，确保了数据的全面性和多样性。数据集的构建过程中，不仅收集了大量的视频数据，还进行了详细的标注工作，以支持各种视觉任务的研究和应用。

使用方法

使用Ego4D与Ego-Exo4D数据集时，用户可以通过官方提供的CLI工具进行数据下载，并利用Python模块进行数据处理和特征提取。数据集的使用指南详细介绍了如何访问和下载数据，以及如何利用提供的API和示例代码进行数据分析。此外，数据集还提供了丰富的研究代码和Notebook示例，帮助用户快速上手并进行深入研究。

背景与挑战

背景概述

Ego4D与Ego-Exo4D数据集是由Meta AI研究团队主导创建的，旨在推动第一人称视角（egocentric）和第三人称视角（exocentric）视频数据的机器学习研究。Ego4D作为全球最大的第一人称视频数据集，包含了超过3700小时的标注视频数据，而Ego-Exo4D则进一步扩展了这一概念，整合了多模态、多视角的视频数据，包括3D信息。这两个数据集的创建不仅为视频理解、动作识别等领域的研究提供了丰富的资源，还通过引入新的标注和数据结构，推动了相关技术的进步。

当前挑战

Ego4D与Ego-Exo4D数据集在构建过程中面临了多重挑战。首先，数据集的规模庞大，涉及超过1200小时的视频数据，这要求高效的存储和处理技术。其次，多视角和多模态数据的同步与整合，尤其是第一人称与第三人称视角的协调，增加了数据处理的复杂性。此外，数据集的标注工作也极具挑战，需要确保标注的准确性和一致性。最后，数据集的公开和使用需要严格的许可和访问控制，以保护参与者的隐私和数据安全。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉与人工智能领域，Ego4D与Ego-Exo4D数据集的经典使用场景主要集中在多视角视频分析与理解。通过整合第一人称（egocentric）与第三人称（exocentric）视角的视频数据，研究者能够深入探索人类行为与环境互动的复杂性。例如，这些数据集常用于开发和验证视频动作识别、场景理解以及跨视角行为预测等算法，从而推动智能监控、人机交互及虚拟现实等应用的发展。

解决学术问题

Ego4D与Ego-Exo4D数据集在学术研究中解决了多视角视频数据稀缺的问题，为研究者提供了丰富的多模态数据资源。这些数据集不仅促进了视频理解与分析技术的进步，还为跨视角行为识别、时间同步视频处理等前沿研究提供了坚实的基础。通过这些数据集，研究者能够更准确地模拟和理解人类在不同视角下的行为模式，从而推动相关领域的理论与应用研究。

实际应用

在实际应用中，Ego4D与Ego-Exo4D数据集被广泛应用于智能监控系统、虚拟现实体验优化以及人机交互界面设计等领域。例如，通过分析第一人称视角的视频数据，可以提升虚拟现实中的沉浸感和交互体验；而结合第三人称视角的数据，则有助于开发更智能的监控系统，实现对复杂场景的精准监控与行为预测。这些应用不仅提升了用户体验，还增强了系统的智能化水平。

数据集最近研究

最新研究方向

在视频理解和多模态数据处理领域，Ego4D与Ego-Exo4D数据集的最新研究方向主要集中在多视角视频的时间同步分析、目标导向任务的步骤级注释以及跨模态特征提取。随着Ego-Exo4D V2版本的发布，研究者们正利用其丰富的多视角视频数据，探索更精确的场景理解和行为预测模型。此外，Ego4D V2.1版本引入的Goal-Step注释，为任务导向的视频分析提供了新的维度，推动了视频内容与任务执行步骤的深度关联研究。这些进展不仅提升了视频数据的利用效率，也为智能监控、人机交互等应用场景提供了强有力的技术支持。