GigaHands: A Massive Annotated Dataset of Bimanual Hand Activities

📄 arXiv: 2412.04244v3 📥 PDF

作者: Rao Fu, Dingxi Zhang, Alex Jiang, Wanjia Fu, Austin Funk, Daniel Ritchie, Srinath Sridhar

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-05 (更新: 2025-04-09)

备注: CVPR 2025 Highlight

💡 一句话要点

GigaHands：大规模双手活动标注数据集，促进AI和机器人领域发展

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 双手活动 数据集 动作捕捉 3D姿态估计 文本标注 动作合成 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有双手活动数据集缺乏规模、活动多样性和详细标注，限制了双手活动大模型的构建。
  2. GigaHands通过无标记捕捉和自动3D估计，显著降低了数据采集和标注的成本，实现了大规模数据集的构建。
  3. GigaHands数据集规模和多样性，能够支持文本驱动动作合成、手部动作描述和动态辐射场重建等多种应用。

📝 摘要（中文）

本文提出了GigaHands，一个大规模的双手活动标注数据集。该数据集包含来自56个受试者和417个物体的34小时双手活动视频，共计1.83亿帧，并从中提取了1.4万个动作片段，以及8.4万个文本标注。该数据集采用无标记捕捉设置和数据采集协议，能够实现全自动的3D手部和物体姿态估计，同时最大限度地减少文本标注所需的人工。GigaHands的规模和多样性使其能够支持广泛的应用，包括文本驱动的动作合成、手部动作描述和动态辐射场重建。

🔬 方法详解

问题定义：现有双手活动数据集的规模、多样性和标注细节不足，难以支持复杂双手活动的建模和理解。这阻碍了AI和机器人领域在相关任务上的进展，例如，难以训练出能够根据文本描述生成逼真双手动作的模型。

核心思路：论文的核心思路是通过高效的数据采集和标注流程，构建一个大规模、多样化的双手活动数据集。通过无标记的动作捕捉技术，降低了数据采集的成本；通过自动的3D手部和物体姿态估计，减少了人工标注的工作量。

技术框架：GigaHands数据集的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 数据采集：使用多视角相机捕捉56个受试者与417个物体交互的双手活动视频。2) 3D姿态估计：利用无标记的动作捕捉技术，自动估计手部和物体的3D姿态。3) 动作片段提取：从原始视频中提取出包含特定双手活动的动作片段。4) 文本标注：对动作片段进行文本描述，提供动作的语义信息。

关键创新：GigaHands的关键创新在于其高效的数据采集和标注流程。传统的双手活动数据集通常需要大量的人工标注，而GigaHands通过无标记动作捕捉和自动3D姿态估计，显著降低了标注成本，从而能够构建更大规模的数据集。

关键设计：GigaHands采用多视角相机系统进行数据采集，以提高3D姿态估计的准确性。在3D姿态估计方面，论文可能采用了现有的先进的姿态估计模型，并针对双手活动场景进行了优化。文本标注方面，论文可能设计了一套规范的标注指南，以保证标注的一致性和质量。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能会有更详细的描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

GigaHands数据集包含34小时的双手活动视频，涉及56个受试者和417个物体，共计1.83亿帧，并标注了8.4万个文本描述。相比于现有的双手活动数据集，GigaHands在规模和多样性上都有显著提升，为相关研究提供了更丰富的数据资源。论文展示了GigaHands在文本驱动动作合成等任务上的应用，验证了其有效性。

🎯 应用场景

GigaHands数据集具有广泛的应用前景，可用于训练文本驱动的动作合成模型，使机器人能够根据文本指令执行复杂的双手操作。此外，该数据集还可用于手部动作描述、动态辐射场重建等任务，为虚拟现实、人机交互等领域提供支持。GigaHands有望推动AI和机器人领域在双手活动理解和生成方面的研究进展。

📄 摘要（原文）

Understanding bimanual human hand activities is a critical problem in AI and robotics. We cannot build large models of bimanual activities because existing datasets lack the scale, coverage of diverse hand activities, and detailed annotations. We introduce GigaHands, a massive annotated dataset capturing 34 hours of bimanual hand activities from 56 subjects and 417 objects, totaling 14k motion clips derived from 183 million frames paired with 84k text annotations. Our markerless capture setup and data acquisition protocol enable fully automatic 3D hand and object estimation while minimizing the effort required for text annotation. The scale and diversity of GigaHands enable broad applications, including text-driven action synthesis, hand motion captioning, and dynamic radiance field reconstruction. Our website are avaliable at https://ivl.cs.brown.edu/research/gigahands.html .