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| 本文作者： 我在思考中 | 2021-10-15 18:37 |
圖1. 左：同一場景在第一視角和第三視角下；右：第一視角視頻采集設備
本文摘要翻譯自NUS新聞：https://news.nus.edu.sg/nus-facebook-world-class-universities-teach-ai-to-understand-the-world-through-our-eyes/
為此，Facebook聯合新加坡國立大學 (NUS) 、MIT等世界各地的13所大學組成了一個學術聯盟，致力于開展一個長期項目——Ego4D（第一視角的 4D 實時感知 )。
Ego4D鏈接：https://ego4d-data.org/
來自NUS研究團隊的Principal Investigator（主要負責人），助理教授Mike壽政說：“在過去十年里，我們見證了AI在理解圖像方面的變革，這是建立在 ImageNet 等數據集所奠定的基礎上的。類似的，我相信我們的 Ego4D 數據集，將為第一視角的視頻研究打好基礎，從而推動智能感知在 AR 和機器人方面的快速發展。”
圖 2. Ego4D 是目前最大的第一視角的日常活動視頻數據集
大多數AI系統需要大量數據進行訓練，現有的大規模視頻數據集通常以第三視角為主；而現有的第一視角數據集在規模、多樣性和復雜性上都很有限。因此，該學術聯盟推出了 Ego4D 數據集：
● 大規模：研究人員分發頭戴式相機或者AR眼鏡給數據采集者，從而收集了累計3,000 小時的、日常活動中的第一視角視頻；
● In-the-wild：包含了人們的日常生活的數百種不同活動，記錄了相機佩戴者在關注什么，用手和面前的物體做什么，以及他們是如何與其他人互動的；
● 多樣性：涵蓋全球 73 個地點、9個國家，700 多名不同背景、種族、職業、年齡的數據采集者，囊括不同的文化和地理差異；
● 抽好的特征：所有視頻，均有預先抽好的SlowFast特征，方便大家進行實驗；
● 授權公開：這些數據將于 2021 年 11 月公開，視頻中的所有可見人臉和可聽懂的語音均已獲得參與者的授權。
圖3. 通過采集的第一視角視頻數據，Ego4D團隊可以開發AI模型來解決新的任務
與數據收集同樣重要的是，定義正確的任務，進行嚴格的人工標注，來引導新技術的研發。
為此，Ego4D 學術聯盟聯合構建了五個全新的、具有挑戰性的任務：
(1) 情景記憶：什么時候發生了什么？如圖3A, 告訴我錢包最近一次出現的位置。
(2) 預測未來：我接下來要做什么？如圖3B, 他即將跳起來抓住單杠。
(3) 手與物體交互：我在做什么以及如何做？如圖3C, 告訴我下一步的操作。
(4) 視覺+聽覺：多人場景下，誰在什么時候說了什么？如圖3D, 生成會議內容的總結。
(5) 社交交互：人與人如何交互？如圖3D, 我注視著他，而他正在對我說話。
“我們NUS研究團隊主要為其中兩個關鍵任務開發模型：一是，利用聲音和視覺線索幫助AI識別“誰在什么時候說了什么；二是，開發具有社交智能的 AI，檢測當下誰在對誰說話，誰在關注誰。”同樣來自NUS團隊的Co-PI李海洲教授如是說。
有第一視角感知能力的AI，將賦能AR眼鏡、智能機器人等等同樣是第一視角的設備，將在我們的日常生活和工作中發揮更大作用。想象一下：在對著新菜譜做菜時，不必再來來回回地看菜譜，你的AR 眼鏡就可以實時地同步指導你執行每個步驟；對于有阿爾茨海默癥等健康問題的人，AR眼鏡可以幫助他們回憶錢包放在哪里了。
Ego4D數據集只是起點，研發第一視角AI技術，進而賦能智能機器人、AR眼鏡，將在不遠的將來，改變我們的生活、工作、娛樂方式，帶給我們前所未有的、虛擬與現實交融的體驗。
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