

Egolife
簡介 :
EgoLife是一個面向長期、多模態、多視角日常生活的AI助手項目。該項目通過記錄六名志願者一週的共享生活體驗,生成了約50小時的視頻數據,涵蓋日常活動、社交互動等場景。其多模態數據(包括視頻、視線、IMU數據)和多視角攝像頭系統為AI研究提供了豐富的上下文信息。此外,該項目提出了EgoRAG框架,用於解決長期上下文理解任務,推動了AI在複雜環境中的應用能力。
需求人群 :
EgoLife項目適合從事AI研究的學者和開發者,尤其是那些專注於長期上下文理解、多模態融合、多視角視頻分析以及社交互動研究的團隊。其豐富的數據集和框架為相關領域的研究提供了強大的支持。
使用場景
研究人員可以利用EgoLife數據集訓練AI模型,以理解長期視頻中的事件發展。
開發者可以基於EgoLife的多模態數據開發新的視頻分析工具,用於智能家居或健康監測。
教育工作者可以利用EgoLife項目中的社交互動數據,研究人類行為模式。
產品特色
長期事件連接分析:通過一週的連續記錄,支持跨小時、跨天的長期事件分析。
多模態數據同步:整合了視頻、視線、IMU數據,提供豐富的感知信息。
多視角視頻記錄:結合15個GoPro攝像頭和第一人稱視角眼鏡,提供全面的環境視角。
3D掃描支持:提供房屋和參與者的3D掃描數據,支持3D應用開發。
豐富的標註數據:包含轉錄、密集字幕等,支持模型訓練。
EgoLifeQA基準測試:提供針對長期上下文任務的基準測試集。
EgoRAG框架:用於解決長期上下文理解任務的技術框架。
支持多模態AI模型訓練:如EgoGPT模型,推動多模態AI的發展。
使用教程
1. 訪問EgoLife項目官網,瞭解項目背景和數據集詳情。
2. 下載相關數據集,包括視頻、3D掃描和標註數據。
3. 使用EgoLifeQA基準測試集,評估模型在長期上下文任務中的表現。
4. 利用EgoRAG框架開發或優化AI模型,以處理複雜的多模態數據。
5. 結合GoPro攝像頭和第一人稱視角眼鏡的多視角數據,開發新的應用或研究。
6. 將訓練好的模型應用於實際場景,如智能家居、健康監測或社交分析。
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