Egocentric-10K - Build AI开源的第一人称视角机器人数据集

Egocentric-10K是什么

Egocentric-10K 是大规模的第一人称视角（egocentric）工厂操作视频数据集，由 build.ai 团队开源。数据集包含 10,000 小时的视频，总帧数达 10.8 亿帧，涉及 2,138 名工人，平均每人贡献约 4.68 小时的视频内容。数据集共有 192,900 个视频片段，每个片段中位长度为 180 秒，存储大小为 16.4 TB，采用 H.265/MP4 格式，分辨率为 1080p，帧率为 30fps。特点在于高密度的操作场景和高频率的手部可见性，相比以往的野外数据集有显著提升。

Egocentric-10K的功能特色

• 大規模データ：包含 10,000 小时的视频，总帧数达 10.8 亿帧，为研究人员提供了海量的第一人称视角数据。
• 真实工厂环境：数据完全采集自真实工厂场景，具有高度的实用性和真实性，适合工业相关研究。
• 高密度操作：视频中手部操作频繁且可见性高，相比传统数据集，操作场景更为密集，适合动作识别和任务学习。
• 多样化工人参与：涉及 2,138 名工人，每人平均贡献 4.68 小时视频，数据来源广泛，涵盖多种操作风格和习惯。
• 高效存储与格式：采用 H.265/MP4 格式，分辨率为 1080p，帧率为 30fps，确保视频质量的同时优化存储空间。
• 易于访问与使用：数据以 WebDataset 格式组织，便于快速加载和处理，适合大规模机器学习和数据分析。
• 多分野への応用：适用于机器人学习、工业视觉、动作识别等多个领域，为相关技术的开发和研究提供强大支持。

Egocentric-10K的核心优势

• 真实场景数据：完全在真实工厂环境中采集，确保数据的高度真实性和实用性，适合工业场景研究。
• 膨大なデータ量：包含 10,000 小时的视频，总帧数达 10.8 亿帧，为研究提供丰富的素材。
• 高密度操作：视频中操作场景密集，手部可见性高，适合动作识别和任务学习。
• 多样化数据来源：涉及 2,138 名工人，数据涵盖多种操作风格和习惯，具有广泛的代表性。
• 高效数据格式：采用 H.265/MP4 格式，优化存储和传输效率，同时保持高质量。
• 使いやすい：以 WebDataset 格式组织，便于快速加载和处理，适合大规模机器学习。

Egocentric-10K官网是什么

• HuggingFaceモデルライブラリ：https://huggingface.co/datasets/builddotai/Egocentric-10K

Egocentric-10K的适用人群

• ロボット工学研究者：可用于训练和优化机器人在工业环境中的操作能力，帮助机器人更好地理解和执行任务。
• コンピュータ・ビジョンの専門家：为开发和测试工业视觉系统提供丰富的第一人称视角数据，提升系统在复杂环境中的识别和分析能力。
• 人工知能開発者：为机器学习和深度学习模型提供大规模的训练数据，支持算法的开发和优化。
• インダストリアル・オートメーション・エンジニア：助力研究和开发更高效的自动化解决方案，提高工业生产的效率和质量。
• 学術研究者：为相关领域的学术研究提供高质量的数据支持，推动理论和应用研究的发展。
• 工业数据分析师：可用于分析工人操作行为，优化工作流程，提升生产效率和安全性。