OpenEgo: A Large-Scale Multimodal Egocentric Dataset for Dexterous Manipulation
作者: Ahad Jawaid, Yu Xiang
分类: cs.CV, cs.AI, cs.RO
发布日期: 2025-09-05
备注: 4 pages, 1 figure
💡 一句话要点
OpenEgo：用于灵巧操作的大规模多模态第一人称数据集
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 第一人称视频 灵巧操作 模仿学习 多模态数据集 手部姿态估计
📋 核心要点
- 现有的第一人称操作数据集缺乏细粒度的、时间局部化的动作描述或灵巧的手部标注，限制了模仿学习的应用。
- OpenEgo通过统一手部姿态布局，提供描述性的、带时间戳的动作原语，构建大规模多模态第一人称操作数据集。
- 实验验证了OpenEgo的有效性，通过训练语言条件下的模仿学习策略，能够预测灵巧的手部轨迹。
📝 摘要（中文）
本文提出了OpenEgo，一个多模态第一人称操作数据集，包含标准化的手部姿态标注和意图对齐的动作原语。OpenEgo总计1107小时，涵盖六个公共数据集，涉及600多个环境中的290个操作任务。该数据集统一了手部姿态布局，并提供了描述性的、带时间戳的动作原语。为了验证其有效性，作者训练了语言条件下的模仿学习策略来预测灵巧的手部轨迹。OpenEgo旨在降低从第一人称视频中学习灵巧操作的门槛，并支持视觉-语言-动作学习中的可重复研究。所有资源和说明将在www.openegocentric.com上发布。
🔬 方法详解
问题定义：现有第一人称操作数据集在灵巧操作学习方面存在不足，具体体现在缺乏细粒度的动作描述和精确的手部姿态标注。这使得模仿学习算法难以从这些数据集中有效地学习到灵巧的操作技能，阻碍了相关研究的进展。
核心思路：OpenEgo的核心思路是通过整合多个现有数据集，并对这些数据集进行统一的手部姿态标注和动作原语描述，从而构建一个大规模、高质量的第一人称操作数据集。这种方法旨在提供更丰富、更精确的训练数据，从而提高模仿学习算法的性能。
技术框架：OpenEgo的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 数据集整合：收集并整合来自六个公共数据集的第一人称视频数据。2) 手部姿态统一：对所有数据集中的手部姿态标注进行统一，确保数据的一致性。3) 动作原语标注：为视频数据添加描述性的、带时间戳的动作原语，从而提供细粒度的动作描述。4) 数据集发布：将整合后的数据集及其相关资源发布到公共平台，供研究人员使用。
关键创新：OpenEgo的关键创新在于其大规模和多模态的特性，以及标准化的手部姿态标注和意图对齐的动作原语。与现有数据集相比，OpenEgo提供了更丰富、更精确的训练数据，从而能够更好地支持灵巧操作学习的研究。此外，OpenEgo的统一手部姿态布局也降低了不同数据集之间的差异，使得研究人员可以更方便地利用这些数据进行研究。
关键设计：OpenEgo的关键设计包括：1) 统一的手部姿态布局：采用标准化的手部姿态表示方法，确保不同数据集之间的手部姿态标注一致。2) 描述性的动作原语：使用自然语言描述视频中的动作，并为每个动作添加时间戳，从而提供细粒度的动作描述。3) 数据集规模：OpenEgo总计1107小时，涵盖290个操作任务，提供了充足的训练数据。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在OpenEgo数据集上训练语言条件下的模仿学习策略，验证了数据集的有效性。实验结果表明，使用OpenEgo训练的策略能够成功预测灵巧的手部轨迹，证明了OpenEgo能够降低从第一人称视频中学习灵巧操作的门槛。具体性能数据和对比基线未在摘要中明确给出，需查阅论文全文。
🎯 应用场景
OpenEgo数据集可广泛应用于机器人灵巧操作、虚拟现实交互、人机协作等领域。通过模仿学习，机器人可以学习人类的灵巧操作技能，从而完成复杂的任务。在虚拟现实中，用户可以通过手势与虚拟环境进行交互。在人机协作中，机器人可以辅助人类完成一些重复性或危险性的工作。OpenEgo的发布将促进这些领域的发展，并为未来的研究提供有力的支持。
📄 摘要（原文）
Egocentric human videos provide scalable demonstrations for imitation learning, but existing corpora often lack either fine-grained, temporally localized action descriptions or dexterous hand annotations. We introduce OpenEgo, a multimodal egocentric manipulation dataset with standardized hand-pose annotations and intention-aligned action primitives. OpenEgo totals 1107 hours across six public datasets, covering 290 manipulation tasks in 600+ environments. We unify hand-pose layouts and provide descriptive, timestamped action primitives. To validate its utility, we train language-conditioned imitation-learning policies to predict dexterous hand trajectories. OpenEgo is designed to lower the barrier to learning dexterous manipulation from egocentric video and to support reproducible research in vision-language-action learning. All resources and instructions will be released at www.openegocentric.com.