Räumliche Kognition aus egozentrischem Video: Nicht aus den Augen, nicht aus dem Sinn

Khái niệm cốt lõi

Wir führen die Aufgabe "Nicht aus den Augen, nicht aus dem Sinn" (OSNOM) ein, bei der die 3D-Positionen aller aktiven Objekte bekannt sind, auch wenn sie sich außerhalb des Sichtfelds befinden. Wir schlagen einen Lift-Match-and-Keep (LMK)-Ansatz vor, der 2D-Beobachtungen in 3D-Weltkoordinaten hebt, sie über die Zeit abgleicht und ihre Positionen auch dann beibehält, wenn sie außerhalb des Sichtfelds sind.

Tóm tắt

In dieser Arbeit führen wir die Aufgabe "Nicht aus den Augen, nicht aus dem Sinn" (OSNOM) ein, bei der die 3D-Positionen aller aktiven Objekte bekannt sind, auch wenn sie sich außerhalb des Sichtfelds befinden.
Wir schlagen einen Lift-Match-and-Keep (LMK)-Ansatz vor, um diese Aufgabe zu lösen:

Lifting: 2D-Beobachtungen werden in 3D-Weltkoordinaten gehoben, indem die Szenengeometrie und Kameraschätzungen verwendet werden.
Matching: Die gehobenen Beobachtungen werden über die Zeit abgeglichen, unter Verwendung von Erscheinungsbild und 3D-Position, um konsistente Objektspuren zu bilden.
Keeping: Die Objektpositionen werden auch dann beibehalten, wenn sie außerhalb des Sichtfelds sind, um die räumliche Kognition aufrechtzuerhalten.
Wir evaluieren LMK auf 100 langen Videos aus dem EPIC-KITCHENS-Datensatz. Die Ergebnisse zeigen, dass LMK in der Lage ist, die 3D-Positionen von Objekten über kurze und lange Zeitskalen korrekt zu lokalisieren, auch wenn sie außerhalb des Sichtfelds sind. Im Vergleich zu Basislinien, die Objekte verlieren, sobie sie außer Sicht geraten, kann LMK 64% der Objekte nach 1 Minute und 37% nach 10 Minuten korrekt positionieren.

Thống kê

Objekte sind im Durchschnitt 85% der Zeit außerhalb des Sichtfelds.
64% der Objekte können nach 1 Minute korrekt positioniert werden.
48% der Objekte können nach 5 Minuten korrekt positioniert werden.
37% der Objekte können nach 10 Minuten korrekt positioniert werden.

Trích dẫn

"Wir führen die Aufgabe 'Nicht aus den Augen, nicht aus dem Sinn' (OSNOM) ein, bei der die 3D-Positionen aller aktiven Objekte bekannt sind, auch wenn sie sich außerhalb des Sichtfelds befinden."
"Wir schlagen einen Lift-Match-and-Keep (LMK)-Ansatz vor, der 2D-Beobachtungen in 3D-Weltkoordinaten hebt, sie über die Zeit abgleicht und ihre Positionen auch dann beibehält, wenn sie außerhalb des Sichtfelds sind."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Spatial Cognition from Egocentric Video

by Chiara Plizz... lúc arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.05072.pdf

Yêu cầu sâu hơn

Wie könnte LMK erweitert werden, um auch Objektzustandsänderungen zu verfolgen, z.B. wenn ein Objekt vom vollen zum leeren Zustand übergeht?

Um auch Objektzustandsänderungen zu verfolgen, könnte LMK durch die Integration von zusätzlichen Merkmalen und Algorithmen erweitert werden. Eine Möglichkeit wäre die Implementierung eines Zustandsmodells für die Objekte, das Veränderungen im Zustand wie "voll" zu "leer" erfassen kann. Dies könnte durch die Verwendung von Zeitreihenanalysen oder Zustandsübergangsmodellen erfolgen, um die Entwicklung des Objektzustands im Laufe der Zeit zu verfolgen. Darüber hinaus könnten spezifische Merkmale oder Muster im visuellen Erscheinungsbild der Objekte identifiziert werden, die auf Zustandsänderungen hinweisen. Durch die Integration dieser Aspekte könnte LMK in der Lage sein, nicht nur die Position der Objekte, sondern auch deren Zustandsänderungen präzise zu verfolgen.

Wie könnte LMK angepasst werden, um die Zusammenarbeit zwischen mehreren ego- und exozentrischen Kameras zu nutzen, um die Objektverfolgung über einen größeren Bereich zu ermöglichen?

Um die Zusammenarbeit zwischen mehreren ego- und exozentrischen Kameras zu nutzen, um die Objektverfolgung über einen größeren Bereich zu ermöglichen, könnte LMK durch die Integration von Multi-Kamera-Tracking-Algorithmen erweitert werden. Dies würde es ermöglichen, die Informationen und Sichtfelder mehrerer Kameras zu kombinieren, um eine umfassendere und konsistente Verfolgung von Objekten über einen größeren Bereich zu erreichen. Durch die Fusion von Daten aus verschiedenen Kameras könnten Lücken in der Verfolgung geschlossen und eine nahtlose Verfolgung von Objekten über verschiedene Perspektiven hinweg ermöglicht werden. Darüber hinaus könnte die Integration von Kalibrierungs- und Synchronisationsmethoden zwischen den Kameras die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Objektverfolgung weiter verbessern.

Welche zusätzlichen Informationen über die Umgebung und Interaktionen könnten LMK nutzen, um die räumliche Kognition weiter zu verbessern?

Um die räumliche Kognition weiter zu verbessern, könnte LMK zusätzliche Informationen über die Umgebung und Interaktionen nutzen, wie z.B. Kontextinformationen, Objektbeziehungen und Bewegungsmuster. Durch die Integration von Kontextinformationen wie Raumlayout, Objektplatzierungen und typischen Interaktionsabläufen könnte LMK ein umfassenderes Verständnis der Umgebung entwickeln. Darüber hinaus könnten Informationen über Objektbeziehungen und -interaktionen genutzt werden, um Vorhersagen über das Verhalten von Objekten abzuleiten und deren Bewegungen genauer zu verfolgen. Durch die Berücksichtigung von Bewegungsmustern und Verhaltensweisen in der Umgebung könnte LMK auch in der Lage sein, prädiktive Analysen durchzuführen und zukünftige Bewegungen von Objekten vorherzusagen. Durch die Integration dieser zusätzlichen Informationen könnte LMK seine Fähigkeiten zur räumlichen Kognition weiter verbessern und eine genauere und umfassendere Objektverfolgung ermöglichen.