EgoEverything: A Benchmark for Human Behavior Inspired Long Context Egocentric Video Understanding in AR Environment
作者: Qiance Tang, Ziqi Wang, Jieyu Lin, Ziyun Li, Barbara De Salvo, Sai Qian Zhang
分类: cs.LG
发布日期: 2026-04-09
💡 一句话要点
EgoEverything：一个受人类行为启发的AR环境长时程第一视角视频理解基准
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 第一视角视频理解 长时程视频 增强现实 人类行为 注意力机制
📋 核心要点
- 现有第一视角视频理解数据集在问题生成时较少考虑用户行为，导致benchmark与真实人类行为存在差距。
- EgoEverything基准通过整合人类注意力信号（来自注视数据）来生成问题，更贴近真实人类行为。
- 该基准包含超过5000个多项选择题答案对，覆盖超过100小时的视频，为长时程视频理解提供评估环境。
📝 摘要（中文）
长时程第一视角视频理解最近受到了广泛的研究关注，增强现实（AR）是其最重要的应用领域之一。然而，由于需要对扩展的时间上下文和多样化的非结构化活动进行推理，这项任务仍然极具挑战性。虽然已经存在一些基准，但大多数第一视角数据集依赖于人佩戴的相机，主要关注视觉内容，在形成与视频相关的查询时，对潜在的用户行为考虑有限。EgoEverything是一个基准，它通过在生成问题时利用从注视数据中抽象出来的人类注意力信号，明确地考虑了人类行为。它包含超过5000个多项选择题答案对，跨越超过100小时的视频。通过在问题生成过程中整合人类注意力信号，它更真实地捕捉了自然的人类行为，并为AR中的长时程第一视角视频理解提供了一个现实的评估环境。
🔬 方法详解
问题定义：现有第一视角视频理解数据集主要依赖于视觉内容，忽略了人类行为在视频理解中的重要作用。在AR环境中，用户行为（例如，注视点）对于理解用户的意图至关重要。因此，如何构建一个能够反映人类行为的、更真实的benchmark是当前面临的挑战。现有方法的痛点在于，它们无法有效地利用人类行为信号来生成与视频内容相关的查询。
核心思路：EgoEverything的核心思路是在问题生成过程中，显式地考虑人类的注意力信号。具体来说，论文利用从注视数据中抽象出来的人类注意力信息，来指导问题的生成过程。通过这种方式，生成的问题能够更好地反映人类在观看视频时的关注点，从而更真实地模拟人类行为。
技术框架：EgoEverything基准的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 数据收集：收集包含人类注视数据的第一视角视频；2) 注意力信号提取：从注视数据中提取人类注意力信号，例如注视点的位置和持续时间；3) 问题生成：利用提取的注意力信号，生成与视频内容相关的多项选择题；4) 数据集构建：将生成的问答对与原始视频数据整合，构建成EgoEverything基准。
关键创新：EgoEverything最重要的技术创新点在于，它将人类注意力信号整合到问题生成过程中。与现有方法相比，EgoEverything能够生成更贴近真实人类行为的问题，从而为长时程第一视角视频理解提供了一个更现实的评估环境。这种基于人类行为的benchmark构建方法，为未来的研究提供了新的思路。
关键设计：关于注意力信号的提取，论文可能使用了基于阈值的注视点聚类算法，或者更复杂的眼动追踪分析方法。问题生成阶段，可能采用了基于模板的方法，或者基于神经网络的生成模型。具体的技术细节（例如，损失函数、网络结构）在摘要中没有详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
EgoEverything基准包含超过5000个多项选择题答案对，覆盖超过100小时的视频数据。通过整合人类注意力信号，该基准能够更真实地捕捉自然的人类行为，并为AR中的长时程第一视角视频理解提供了一个现实的评估环境。具体的性能数据和对比基线在摘要中没有提及，属于未知信息。
🎯 应用场景
EgoEverything基准的潜在应用领域包括增强现实、人机交互、机器人导航等。通过利用该基准，可以开发出更智能、更自然的人机交互系统，例如，能够根据用户的注视点来提供个性化信息的AR应用，或者能够理解人类意图并做出相应反应的机器人。
📄 摘要（原文）
Long context egocentric video understanding has recently attracted significant research attention, with augmented reality (AR) highlighted as one of its most important application domains. Nevertheless, the task remains highly challenging due to the need for reasoning over extended temporal contexts and diverse, unstructured activities. Although several benchmarks exist, most egocentric datasets rely on human worn cameras and focus mainly on visual content, with limited consideration of underlying user behavior when forming video-related queries. EgoEverything is a benchmark that explicitly considers human behavior by leveraging human attention signals, abstracted from gaze data, when generating questions. It comprises over 5,000 multiple choice question answer pairs, spanning more than 100 hours of video. By integrating human attention signals during question generation, it more faithfully captures natural human behavior and offers a realistic evaluation setting for long-context egocentric video understanding in AR.