Egocentric-10K - открытый набор данных для робототехники с перспективой от первого лица Build AI

Что такое Эгоцентрик-10К

Egocentric-10K - это масштабный эгоцентрический набор видеоданных о работе фабрик, открытый командой build.ai. Набор содержит 10 000 часов видео с общим количеством 1,08 миллиарда кадров, в которых участвуют 2 138 работников, каждый из которых в среднем вносит около 4,68 часа видеоконтента. Набор данных состоит из 192 900 видеоклипов средней продолжительностью 180 секунд и объемом 16,4 ТБ в формате H.265/MP4 с разрешением 1080p и частотой кадров 30 кадров в секунду, отличающихся высокой плотностью рабочих сцен и высокой частотой видимости рук, что является значительным улучшением по сравнению с предыдущими наборами полевых данных.

Функциональные особенности Эгоцентрик-10К

• Крупномасштабные данныеВзгляд от первого лица на самый популярный в мире источник видео: 10 000 часов видео, в общей сложности 1,08 миллиарда кадров, что позволяет исследователям получить огромное количество данных о перспективе от первого лица.
• Реальные заводские условия: Данные полностью собраны из реальных заводских сценариев, которые очень практичны и реалистичны для исследований, связанных с промышленностью.
• Работа с высокой плотностью: Частые и заметные манипуляции руками на видео делают сцены манипуляций более интенсивными по сравнению с традиционными наборами данных, что подходит для распознавания действий и обучения задачам.
• Вовлечение различных работниковВ исследовании приняли участие 2 138 работников, каждый из которых предоставил в среднем 4,68 часа видеозаписей, причем данные были получены из самых разных источников, охватывающих широкий спектр стилей работы и привычек.
• Эффективное хранение и форматированиеФормат H.265/MP4 с разрешением 1080p и частотой кадров 30 кадров в секунду обеспечивает качество видео, оптимизируя пространство для хранения.
• Простота доступа и использования: Данные организованы в формате WebDataset для быстрой загрузки и обработки, подходят для крупномасштабного машинного обучения и анализа данных.
• Мультидисциплинарные приложенияОна применима к широкому спектру областей, таких как обучение роботов, промышленное зрение и распознавание движений, обеспечивая мощную поддержку для развития и исследования соответствующих технологий.

Основные преимущества Egocentric-10K

• Данные реального сценария: Собранные полностью в реальной заводской среде, что обеспечивает высокую степень реалистичности и практичности данных, подходящих для изучения промышленных сценариев.
• Большой объем данныхИсследование представляет собой богатый источник материала: в него включено 10 000 часов видео, в общей сложности 1,08 миллиарда кадров.
• Работа с высокой плотностью: Плотные операционные сцены и высокая видимость рук на видео подходят для распознавания действий и обучения задачам.
• Разнообразные источники данныхВ исследовании приняли участие 2138 работников, и данные охватывают широкий спектр стилей работы и привычек, что делает их весьма репрезентативными.
• Эффективные форматы данныхФормат H.265/MP4 оптимизирует эффективность хранения и передачи данных при сохранении высокого качества.
• простота в использовании: Организованы в формате WebDataset для быстрой загрузки и обработки, подходят для крупномасштабного машинного обучения.

Какой официальный сайт у Egocentric-10K?

• Библиотека моделей HuggingFace:: https://huggingface.co/datasets/builddotai/Egocentric-10K

Люди, для которых подходит Эгоцентрик-10К

• Исследователи в области робототехники: Может использоваться для обучения и оптимизации роботов для работы в промышленных условиях, помогая им лучше понимать и выполнять задачи.
• Специалисты по компьютерному зрению: Предоставляет богатые данные с видом от первого лица для разработки и тестирования промышленных систем технического зрения, улучшая распознавание и анализ систем в сложных условиях.
• Разработчики искусственного интеллекта: Предоставление масштабных обучающих данных для моделей машинного обучения и глубокого обучения для поддержки разработки и оптимизации алгоритмов.
• Инженер по промышленной автоматизации: Содействовать исследованиям и разработке более эффективных решений в области автоматизации, которые повышают эффективность и качество промышленного производства.
• Академические исследователи: Предоставление высококачественных данных для академических исследований в смежных областях и содействие развитию теоретических и прикладных исследований.
• Аналитик промышленных данных: С его помощью можно анализировать поведение работников, оптимизировать рабочие процессы, повышать производительность и безопасность.