EgoLife

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EgoLife是一个面向长期、多模态、多视角日常生活的AI助手项目。该项目通过记录六名志愿者一周的共享生活体验,生成了约50小时的视频数据,涵盖日常活动、社交互动等场景。其多模态数据(包括视频、视线、IMU数据)和多视角摄像头系统为AI研究提供了丰富的上下文信息。此外,该项目提出了EgoRAG框架,用于解决长期上下文理解任务,推动了AI在复杂环境中的应用能力。

需求人群:

"EgoLife项目适合从事AI研究的学者和开发者,尤其是那些专注于长期上下文理解、多模态融合、多视角视频分析以及社交互动研究的团队。其丰富的数据集和框架为相关领域的研究提供了强大的支持。"

使用场景示例:

研究人员可以利用EgoLife数据集训练AI模型,以理解长期视频中的事件发展。

开发者可以基于EgoLife的多模态数据开发新的视频分析工具,用于智能家居或健康监测。

教育工作者可以利用EgoLife项目中的社交互动数据,研究人类行为模式。

产品特色:

长期事件连接分析:通过一周的连续记录,支持跨小时、跨天的长期事件分析。

多模态数据同步:整合了视频、视线、IMU数据,提供丰富的感知信息。

多视角视频记录:结合15个GoPro摄像头和第一人称视角眼镜,提供全面的环境视角。

3D扫描支持:提供房屋和参与者的3D扫描数据,支持3D应用开发。

丰富的标注数据:包含转录、密集字幕等,支持模型训练。

EgoLifeQA基准测试:提供针对长期上下文任务的基准测试集。

EgoRAG框架:用于解决长期上下文理解任务的技术框架。

支持多模态AI模型训练:如EgoGPT模型,推动多模态AI的发展。

使用教程:

1. 访问EgoLife项目官网,了解项目背景和数据集详情。

2. 下载相关数据集,包括视频、3D扫描和标注数据。

3. 使用EgoLifeQA基准测试集,评估模型在长期上下文任务中的表现。

4. 利用EgoRAG框架开发或优化AI模型,以处理复杂的多模态数据。

5. 结合GoPro摄像头和第一人称视角眼镜的多视角数据,开发新的应用或研究。

6. 将训练好的模型应用于实际场景,如智能家居、健康监测或社交分析。

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