EgoExo-Fitness: Towards Egocentric and Exocentric Full-Body Action Understanding
作者: Yuan-Ming Li, Wei-Jin Huang, An-Lan Wang, Ling-An Zeng, Jing-Ke Meng, Wei-Shi Zheng
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2024-06-13 (更新: 2024-07-16)
备注: Accepted by ECCV2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
EgoExo-Fitness：提出一个用于第一人称和第三人称视角全身动作理解的新数据集。
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 全身动作理解 第一人称视角 第三人称视角 数据集 动作识别 动作定位 跨视角学习
📋 核心要点
- 现有全身动作理解数据集缺乏第一人称视角，且标注信息不足，限制了对动作执行细节的深入分析。
- EgoExo-Fitness数据集同步记录第一人称和第三人称视角视频，并提供多层次标注，包括关键点、自然语言评论和质量评分。
- 论文构建了动作分类、定位、跨视角验证等基准任务，并提出了基于指导的执行验证新任务，促进相关研究。
📝 摘要（中文）
本文提出了EgoExo-Fitness，这是一个新的全身动作理解数据集，包含从同步的第一人称视角和固定的第三人称视角相机记录的健身序列视频。与现有的全身动作理解数据集相比，EgoExo-Fitness不仅包含第一人称视角的视频，还提供了丰富的标注。具体来说，提供了两级时间边界来定位单个动作视频以及每个动作的子步骤。更重要的是，EgoExo-Fitness引入了创新的可解释动作判断标注，包括技术关键点验证、关于动作执行的自然语言评论和动作质量评分。结合所有这些，EgoExo-Fitness为研究“什么”、“何时”和“如何”等维度的第一人称和第三人称视角全身动作理解提供了新的资源。为了促进对第一人称和第三人称视角全身动作理解的研究，我们在一系列任务（即动作分类、动作定位、跨视角序列验证、跨视角技能确定以及新提出的基于指导的执行验证任务）上构建了基准，并进行了详细的分析。代码和数据将在https://github.com/iSEE-Laboratory/EgoExo-Fitness/tree/main上提供。
🔬 方法详解
问题定义：现有全身动作理解数据集主要集中在第三人称视角，缺乏第一人称视角的数据，难以模拟真实场景下的动作执行和学习。此外，现有数据集的标注信息有限，通常只包含动作类别标签，缺乏对动作执行质量和细节的描述，阻碍了对动作理解的深入研究。因此，需要一个包含第一人称和第三人称视角，并具有丰富标注信息的全身动作理解数据集。
核心思路：论文的核心思路是构建一个包含同步的第一人称和第三人称视角视频的健身数据集，并提供多层次的标注信息，包括动作的时间边界、关键点验证、自然语言评论和动作质量评分。通过这种方式，可以为研究者提供更全面的动作信息，从而促进对动作理解的研究。
技术框架：EgoExo-Fitness数据集的构建流程主要包括以下几个步骤：1) 数据采集：使用同步的第一人称和第三人称视角相机记录健身序列视频。2) 动作分割：将视频分割成单个动作片段，并标注每个动作的开始和结束时间。3) 关键点标注：标注每个动作的关键点位置，用于验证动作的执行是否正确。4) 自然语言评论：对每个动作的执行进行自然语言评论，描述动作的优点和缺点。5) 质量评分：对每个动作的执行质量进行评分，用于评估动作的熟练程度。
关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个包含同步的第一人称和第三人称视角视频，并具有丰富标注信息的全身动作理解数据集。与现有数据集相比，EgoExo-Fitness数据集不仅包含第一人称视角的数据，还提供了关键点验证、自然语言评论和动作质量评分等标注信息，为研究者提供了更全面的动作信息。此外，论文还提出了基于指导的执行验证新任务，为相关研究提供了新的方向。
关键设计：在数据采集方面，使用了同步的第一人称和第三人称视角相机，保证了两个视角的数据对齐。在标注方面，采用了多层次的标注方式，包括动作的时间边界、关键点位置、自然语言评论和动作质量评分，提供了丰富的动作信息。在基准任务方面，构建了动作分类、动作定位、跨视角序列验证、跨视角技能确定以及基于指导的执行验证等任务，为研究者提供了多种研究方向。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建了多个基准任务，包括动作分类、动作定位、跨视角序列验证等，并提出了新的基于指导的执行验证任务。实验结果表明，该数据集可以有效地用于训练AI模型，并在多个任务上取得了良好的性能。具体性能数据未知，需参考论文后续实验章节。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能健身、康复训练、人机交互等领域。例如，可以利用该数据集训练AI模型，为用户提供个性化的健身指导，或者帮助康复患者进行动作纠正。此外，该数据集还可以用于开发更自然、更智能的人机交互系统，提高用户体验。
📄 摘要（原文）
We present EgoExo-Fitness, a new full-body action understanding dataset, featuring fitness sequence videos recorded from synchronized egocentric and fixed exocentric (third-person) cameras. Compared with existing full-body action understanding datasets, EgoExo-Fitness not only contains videos from first-person perspectives, but also provides rich annotations. Specifically, two-level temporal boundaries are provided to localize single action videos along with sub-steps of each action. More importantly, EgoExo-Fitness introduces innovative annotations for interpretable action judgement--including technical keypoint verification, natural language comments on action execution, and action quality scores. Combining all of these, EgoExo-Fitness provides new resources to study egocentric and exocentric full-body action understanding across dimensions of "what", "when", and "how well". To facilitate research on egocentric and exocentric full-body action understanding, we construct benchmarks on a suite of tasks (i.e., action classification, action localization, cross-view sequence verification, cross-view skill determination, and a newly proposed task of guidance-based execution verification), together with detailed analysis. Code and data will be available at https://github.com/iSEE-Laboratory/EgoExo-Fitness/tree/main.