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背包里装满技能：多角度任务视角下的自我中心视频理解
内容提要
本文探讨了穿戴式摄像头在视频理解中的应用，提出了EgoTask Translation（EgoT2）和EgoInstructor模型，通过多任务学习和跨视角检索提升第一人称视频的理解和字幕生成性能。同时介绍了Ego-Exo4D数据集，包含多模态视频和基准任务，旨在推动技能活动的研究。
关键要点
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穿戴式摄像头的全息自我视角下，视频理解任务如手-物体操纵、空间导航和人-人交互是相互关联的。
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EgoTask Translation (EgoT2) 提出了一种统一的解决方法，通过多任务学习的翻转设计优化多个模型，提升所有任务的性能。
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EgoInstructor 模型能够自动检索语义相关的第三人称指导视频，增强第一人称视频的字幕生成。
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Ego-Exo4D 数据集包含多模态视频和基准任务，集中于技能人类活动的自我中心和外部视角视频，旨在推动第一人视角视频理解的研究。
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该数据集具有前所未有的多模态特性，包括多通道音频、眼动数据、3D 点云等，支持细粒度活动理解和熟练度估计等任务。
延伸问答
EgoTask Translation（EgoT2）模型的主要功能是什么？
EgoTask Translation（EgoT2）模型通过多任务学习的翻转设计，优化多个模型以提升视频理解任务的性能。
EgoInstructor模型如何增强第一人称视频的字幕生成？
EgoInstructor模型能够自动检索语义相关的第三人称指导视频，从而增强第一人称视频的字幕生成。
Ego-Exo4D数据集的特点是什么？
Ego-Exo4D数据集具有多模态特性，包括多通道音频、眼动数据和3D点云，支持细粒度活动理解和熟练度估计等任务。
EgoTaskQA基准的目的是什么？
EgoTaskQA基准旨在通过问题回答对现实生活中的个人行为视频进行对话式任务理解，评估视频推理模型。
Ego4D挑战中EgoT2模型的表现如何？
在Ego4D视频挑战中，EgoT2模型的实验结果优于现有的transfer范式，并在四项挑战中取得最佳成绩。
Ego-Exo4D数据集的录制时间和参与者情况如何？
Ego-Exo4D数据集总共获得了1,422小时的视频，涉及来自全球13个城市的800多名参与者。
