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EgoExolearn跨视角技能学习数据集
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跨视角技能学习数据集 EgoExoLearn,旨在为机器人赋予通过观察他人学习新动作的能力。通过采集第一视角与第三视角的视频素材,为机器模拟人类学习模式提供了宝贵的数据资源。同时,EgoExoLearn 精心收录了总计 120 小时的视角与示范视频,旨在让机器在多种环境下都能有效学习。 除视频外,我们还记录了高质量的注视数据,并辅以详尽的多模态标注。这些数据与标注的结合,构建了一个全面模拟人类学习过程的平台,有助于解决机器在不同视角下对异步动作过程的建模难题。 为了全面评估 EgoExoLearn 数据集的价值,我们提出了一系列基准测试,如跨视角关联、跨视角行动规划及跨视角参考技能评估等,并进行了深入的分析。我们坚信,EgoExoLearn 将成为跨视角行动桥接的重要基石,为机器人无缝学习真实世界中的人类行为提供坚实支撑。 展望未来,我们期待 EgoExoLearn 数据集能助力 AI 技术的进一步突破,推动机器人从单纯的模仿走向真正的智能,实现与人类社会的和谐共存与共同发展。
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