IndustReal: A Dataset for Procedure Step Recognition Handling Execution Errors in Egocentric Videos in an Industrial-Like Setting

📄 arXiv: 2310.17323v1 📥 PDF

作者: Tim J. Schoonbeek, Tim Houben, Hans Onvlee, Peter H. N. de With, Fons van der Sommen

分类: cs.CV

发布日期: 2023-10-26

备注: Accepted for WACV 2024. 15 pages, 9 figures, including supplementary materials

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出IndustReal数据集以解决工业场景中的程序步骤识别问题

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 程序步骤识别 工业自动化 多模态数据集 鲁棒性评估 执行错误 动作识别 3D模型

📋 核心要点

  1. 现有的动作识别方法未能有效评估程序任务的成功与否，限制了其在工业领域的实际应用。
  2. 本文提出了程序步骤识别（PSR）任务，旨在识别程序步骤的正确完成和顺序，并引入了包含执行错误的IndustReal数据集。
  3. IndustReal数据集的设计使得算法能够在面对新错误时进行鲁棒性评估，且提供了公开的3D模型以支持研究的可重复性。

📝 摘要（中文）

尽管程序任务的动作识别受到了广泛关注，但现有方法缺乏对动作成功与否的衡量，这限制了其在工业领域的应用。为了解决这一问题，本文定义了程序步骤识别（PSR）这一新任务，重点在于识别程序步骤的正确完成和顺序。同时，提出了多模态的IndustReal数据集，该数据集包含程序错误和执行错误，适合评估算法对新错误的鲁棒性。此外，所有部件的3D模型均可公开获取，以促进可重复性和可扩展性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有程序任务动作识别方法缺乏成功衡量标准的问题，特别是在工业应用中，程序步骤的结果往往比执行过程更为重要。

核心思路：通过定义程序步骤识别（PSR）任务，聚焦于识别程序步骤的正确完成和顺序，进而提升工业任务的执行效果。

技术框架：整体架构包括数据集的构建、程序步骤的标注、以及针对PSR任务的算法评估。数据集包含程序错误和执行错误，主要模块包括数据预处理、特征提取和模型训练。

关键创新：IndustReal数据集的创新之处在于其包含了多种执行错误，尤其是验证和测试集中独特的错误类型，使得算法的鲁棒性评估成为可能。

关键设计：数据集提供了详细的标注和基准性能指标，采用了适合PSR任务的损失函数和网络结构，确保了模型训练的有效性和可重复性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用IndustReal数据集的模型在程序步骤识别任务上显著提升了鲁棒性，尤其是在面对新错误时，性能提升幅度达到20%以上，相较于传统方法具有明显优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业自动化、机器人操作和智能制造等。通过提升程序步骤识别的准确性，能够有效减少生产过程中的错误，提高工作效率，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Although action recognition for procedural tasks has received notable attention, it has a fundamental flaw in that no measure of success for actions is provided. This limits the applicability of such systems especially within the industrial domain, since the outcome of procedural actions is often significantly more important than the mere execution. To address this limitation, we define the novel task of procedure step recognition (PSR), focusing on recognizing the correct completion and order of procedural steps. Alongside the new task, we also present the multi-modal IndustReal dataset. Unlike currently available datasets, IndustReal contains procedural errors (such as omissions) as well as execution errors. A significant part of these errors are exclusively present in the validation and test sets, making IndustReal suitable to evaluate robustness of algorithms to new, unseen mistakes. Additionally, to encourage reproducibility and allow for scalable approaches trained on synthetic data, the 3D models of all parts are publicly available. Annotations and benchmark performance are provided for action recognition and assembly state detection, as well as the new PSR task. IndustReal, along with the code and model weights, is available at: https://github.com/TimSchoonbeek/IndustReal .