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1. 网页内容摘要

这篇论文介绍了一个名为FT-HID的大规模RGB-D数据集，专门用于第一人称和第三人称视角的人类交互分析。该数据集的主要特点是包含了配对对齐的第一人称视角(FPV)和第三人称视角(TPV)样本，填补了现有数据集在这方面的空白。FT-HID数据集由109位不同受试者参与收集，包含超过9万个样本，涵盖三种模态数据。作者使用多种现有的动作识别方法对数据集进行了验证，并提出了一种新颖的骨架序列多视角交互机制和一个用于第一人称和第三人称视角联合学习的多流框架。这两种方法在FT-HID数据集上取得了良好的结果。作者期望这个视角对齐的大规模数据集能促进FPV和TPV以及它们在人类行为分析中的联合学习技术的发展。该数据集和代码可在GitHub上获取。

2. 与探究问题相关的信息提取

FT-HID数据集是一个专门为第一人称和第三人称视角人类交互分析设计的大规模RGB-D数据集。根据网页内容，该数据集具有以下特点：

1. 数据集结构：包含配对对齐的第一人称视角(FPV)和第三人称视角(TPV)样本，这是该数据集的核心特色，使其能够支持两种视角的联合学习。

2. 数据规模：由109位不同受试者参与收集，包含超过90,000个样本，涵盖三种模态（根据RGB-D的描述，可能包括RGB图像、深度图和骨架数据）。

3. 数据收集：虽然具体的收集方法在摘要中没有详细说明，但可以推断参与者在进行各种交互活动时，同时从第一人称和第三人称视角进行了记录，确保两种视角的数据是配对的。

4. 数据用途：

   • 用于验证现有的动作识别方法
   • 支持作者提出的骨架序列多视角交互机制
   • 支持第一人称和第三人称视角的联合学习多流框架
   • 促进FPV和TPV以及它们在人类行为分析中的联合学习技术的发展

5. 视角配对：摘要中明确提到FT-HID包含"pair-aligned samples of first person and third person visions"，表明第一人称和第三人称视角的图像是严格配对的，这正是支持从一种视角到另一种视角转换任务的基础。

6. 视角转换支持：虽然摘要中没有明确提到是否支持从第一人称视角到第三人称视角的转换任务，但数据集的配对特性和作者提出的"joint learning multi-stream framework for first person and third person visions"表明该数据集设计之初就考虑了两种视角之间的关联和转换可能性。

3. 相关网页链接

1. https://github.com/ENDLICHERE/FT-HID - 上下文："The dataset and code are available at here."

4. 相关图片

网页中没有提供任何图片。

5. 多语言支持

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1. 网页内容摘要

该网页介绍了一个名为"FT-HID"的大规模RGB-D数据集，专门用于第一人称和第三人称人类交互分析。该数据集已被《Neural Computing and Applications》期刊接收发表。网页提供了使用该数据集所需的基本要求，包括Keras和Matlab环境。数据集可通过百度网盘链接下载。网页还说明了代码基于ResNet50、videodarwin、I3D和CLSTM等现有框架，但进行了特定修改以实现所提出的框架。最后，网页提供了引用该研究的标准格式，论文作者包括Zihui Guo、Yonghong Hou、Pichao Wang、Zhimin Gao、Mingliang Xu和Wanqing Li，发表于2022年的《Neural Computing and Applications》期刊。

2. 与探究问题相关的信息提取

网页内容中提供了关于FT-HID数据集的基本信息，但对于数据集的详细结构、内容和收集方式的描述非常有限。从网页标题和描述中可以确定这是一个用于第一人称和第三人称人类交互分析的RGB-D数据集，名为"FT-HID"（First and Third person Human Interaction Dataset的缩写）。

数据集的特点：

• 这是一个大规模的RGB-D数据集，意味着它包含RGB图像和深度信息
• 专注于第一人称和第三人称视角下的人类交互分析
• 已被《Neural Computing and Applications》期刊接受发表

然而，网页中没有提供关于数据集具体内容、结构的详细信息，也没有说明第一人称和第三人称视角的图像是如何配对的。网页没有展示任何示例图片来展示这种配对关系。要获取这些详细信息，可能需要下载数据集本身或查阅相关论文全文。

网页提供了数据集的下载链接，但没有进一步描述数据集的组织方式、标注方法、样本数量等关键信息。

3. 相关网页链接

1. 数据集下载链接 - 上下文："The dataset can be downloaded from here"
2. ResNet50 - 上下文："The code is based on ResNet50, videodarwin, I3D, and CLSTM but with specific modifications to realize the proposed framework."
3. videodarwin - 上下文："The code is based on ResNet50, videodarwin, I3D, and CLSTM but with specific modifications to realize the proposed framework."
4. I3D - 上下文："The code is based on ResNet50, videodarwin, I3D, and CLSTM but with specific modifications to realize the proposed framework."
5. CLSTM - 上下文："The code is based on ResNet50, videodarwin, I3D, and CLSTM but with specific modifications to realize the proposed framework."

4. 相关图片提取

网页中没有包含任何图片内容。

1. 网页内容摘要

Charades-Ego是一个包含7,860个日常室内活动视频的数据集，通过Amazon Mechanical Turk收集，每个活动同时从第一人称和第三人称视角记录。数据集包含68,536个时间标注，涵盖157个动作类别。网页提供了多种数据下载选项，包括原始大小(47GB)、缩放到480p的版本(11GB)以及24fps的RGB帧(53GB)。此外还提供了README文件、许可证信息、注释和评估代码。网页还介绍了相关论文《Actor and Observer: Joint Modeling of First and Third-Person Videos》，该论文由Gunnar Sigurdsson等人撰写并发表于CVPR 2018。网页顶部展示了Charades-Ego数据集的图表，并提供了指向Actor-Observer算法GitHub仓库的链接，用于处理第一人称和第三人称视频的联合建模。

2. 与问题相关的信息提取

Charades-Ego数据集是一个专注于日常室内活动的视频数据集，其独特之处在于同时包含第一人称和第三人称视角的视频记录。数据集包含7,860个视频，涵盖157个动作类别，总计68,536个时间标注。

根据网页内容，这些视频是通过Amazon Mechanical Turk平台收集的，记录了同一活动从两种不同视角的表现。虽然网页没有详细说明第一人称和第三人称视频是如何配对的具体方法，但从顶部的图表和相关论文《Actor and Observer: Joint Modeling of First and Third-Person Videos》的标题可以推断，这些视频是成对收集的，目的是为了研究同一活动在不同视角下的表现。

网页提供了指向GitHub仓库的链接"Actor-Observer Algorithms @ GitHub"，该仓库可能包含处理这两种视角视频的算法。这表明数据集的一个重要用途是开发能够在第一人称和第三人称视角之间建立联系的算法。

从网页提供的论文标题和作者信息来看，Charades-Ego数据集的主要用途是支持第一人称和第三人称视频的联合建模研究。虽然网页内容没有明确说明该数据集是否专门支持从第一人称视角到第三人称视角的转换任务，但相关论文和GitHub仓库的存在表明这很可能是其支持的研究方向之一。

要获取更详细的信息，特别是关于视频配对方式和具体支持的任务，需要查看网页中提供的README文件、论文全文或GitHub仓库。

3. 相关网页链接

1. README - 包含Charades-Ego数据集的详细说明文档
2. License - 数据集的许可证信息
3. Annotations & Evaluation Code (2 MB) - 包含数据集标注和评估代码
4. Data (scaled to 480p, 11 GB) - 缩放到480p的数据集
5. Data (original size) (47 GB) - 原始大小的数据集
6. RGB frames at 24fps (53 GB) - 24fps的RGB帧数据
7. Actor-Observer Algorithms @ GitHub - 处理第一人称和第三人称视频的算法仓库
8. Actor and Observer: Joint Modeling of First and Third-Person Videos - 相关研究论文PDF
9. Semantic Scholar - 论文在Semantic Scholar上的页面

4. 相关图片提取

1. 图片标题: Charades-Ego Diagram
   内容: 展示Charades-Ego数据集的结构图，可能展示了第一人称和第三人称视频的配对关系
   来源: 未知（可能是Allen AI研究所）
   链接: https://prior.allenai.org/assets/project-content/charades-ego-diagram.jpg

2. 图片标题: Actor and Observer: Joint Modeling of First and Third-Person Videos
   内容: 论文封面或图示，展示第一人称和第三人称视频联合建模的研究
   来源: Gunnar Sigurdsson, Cordelia Schmid, Ali Farhadi, Abhinav Gupta, and Karteek Alahari
   链接: https://prior.allenai.org/assets/paper-thumbnails/charades-ego.png

1. 网页内容摘要

Charades-Ego数据集是一个大规模的第一人称和第三人称视频配对数据集，于2018年4月首次发布。该数据集由Gunnar A. Sigurdsson等研究者创建，用于联合建模第一人称和第三人称视频。数据集包含训练和验证集的视频，以H.264/MPEG-4 AVC格式编码。每个视频都有唯一标识符，第一人称视频的ID在第三人称视频ID基础上添加"EGO"后缀。数据集提供了详细的CSV注释文件，包含视频ID、主题、场景、质量评分、相关性、验证状态、脚本、描述、动作时间戳、视频长度、视角类型以及对应的Charades视频ID等信息。此外，数据集还提供了157个动作类别、主要物体类别和动词类别的映射，以及用于视频级分类和时间动作检测的评估代码。数据集还包含以24fps提取的RGB帧，并提供了多个基线算法的代码链接。

2. 与探究问题相关的信息提取

Charades-Ego数据集是一个配对的第一人称和第三人称视频数据集，专门设计用于联合建模这两种视角的视频。

关于数据集结构：

• 数据集包含训练集(CharadesEgo_v1_train.csv)和测试集(CharadesEgo_v1_test.csv)
• 视频以H.264/MPEG-4 AVC (mp4)格式编码，保持原始分辨率和帧率
• 提供了原始视频(CharadesEgo_v1.tar)、480p版本(CharadesEgo_v1_480.tar)和以24fps提取的jpg帧(CharadesEgo_v1_rgb.tar)
• 包含157个动作类别(Charades_v1_classes.txt)，以及物体类别(Charades_v1_objectclasses.txt)和动词类别(Charades_v1_verbclasses.txt)的映射

关于第一人称和第三人称视频的配对方式：

• 每个第一人称视频与一个第三人称视频配对，通过ID关联
• 如果第三人称视频的ID是"ABCDE"，则对应的第一人称视频ID为"ABCDEEGO"（在原ID后添加"EGO"后缀）
• 在CSV注释文件中，"egocentric"字段标记视频是否为第一人称视角（"Yes"表示第一人称，"No"表示第三人称）
• "charades_video"字段提供了与当前视频具有相同脚本的Charades训练集视频的标识符，建立了两个视角视频之间的关联

关于视角转换任务：
网页内容中没有明确提及是否支持从第一人称到第三人称视角的转换任务。但是，数据集的设计目的是"联合建模第一人称和第三人称视频"（Actor and Observer: Joint Modeling of First and Third-Person Videos），并且提供了配对的视频数据，这暗示该数据集可以用于视角转换研究。引用的论文"Actor and Observer: Joint Modeling of First and Third-Person Videos"可能包含更多关于视角转换的信息，但在当前网页内容中没有详细说明。

3. 相关网页链接

1. https://github.com/gsig/actor-observer - 数据集官方GitHub仓库
2. allenai.org/plato/charades/ - 数据集官方网站
3. https://github.com/gsig/charades-algorithms - Charades数据集的多种活动识别算法代码
4. https://github.com/gsig/actor-observer - Actor-Observer模型的代码仓库
5. http://arxiv.org/pdf/1612.06371.pdf - 相关论文"Asynchronous Temporal Fields for Action Recognition"
6. https://github.com/gsig/temporal-fields - Temporal Fields模型的代码仓库

4. 相关图片

网页内容中没有包含图片链接。

摘要

这篇论文《Actor and Observer: Joint Modeling of First and Third-Person Videos》探讨了第一人称和第三人称视角之间的联系，并提出了一种联合建模方法。研究者创建了Charades-Ego数据集，包含4000对第一人称和第三人称配对视频，涉及112名参与者和157种不同类型的动作。论文提出的ActorObserverNet模型通过弱监督学习方式学习两种视角的联合表示，使用三流卷积神经网络架构和基于L2距离的度量方法来确保对应样本之间的距离较小，非对应样本之间的距离较大。该研究的主要应用是将知识从第三人称领域转移到第一人称领域，特别是用于零样本第一人称动作识别任务。论文强调了建立这种联系的重要性，不仅基于认知心理学理论（如心智理论），还因为这可以利用大量可用的第三人称视频来改进第一人称视频理解。

与问题相关的信息提取

这篇论文确实研究了第一人称视角和第三人称视角之间的转换和合成任务，但主要关注的是两种视角之间的联合表示学习，而非直接的视角转换生成。

论文的核心贡献在于建立了第一人称和第三人称视角之间的联系，通过学习一个联合表示空间，使得对应的第一人称和第三人称视频帧在这个空间中距离较近。具体方法如下：

1. 数据集创建：研究者创建了Charades-Ego数据集，包含4000对第一人称和第三人称配对视频。这些视频对在语义上是对齐的，即同一对视频展示了同一个演员在同一环境中执行相同的动作序列。

2. ActorObserverNet模型：

   • 使用三流卷积神经网络架构，一个用于第三人称，两个用于第一人称
   • 采用基于L2距离的度量方法，确保对应样本之间的距离较小，非对应样本之间的距离较大
   • 引入了一个选择器(selector)机制，学习如何选择更有信息量的训练数据
   • 使用三元组损失(triplet loss)进行训练

3. 视角转换应用：论文在图3中展示了一个视角转换的应用，即给定一个第三人称视频帧，模型可以找到训练集中最接近的第一人称帧，从而"幻想"出演员所看到的场景。反之亦然，给定第一人称帧，可以找到对应的第三人称视角。

4. 零样本第一人称动作识别：论文展示了一个实际应用，即将知识从第三人称领域转移到第一人称领域，用于零样本第一人称动作识别任务。

虽然该研究没有直接生成或合成另一个视角的图像，但它确实建立了两种视角之间的联系，并展示了如何利用这种联系进行视角之间的知识转移。这可以被视为视角转换任务的一种形式，只是采用了检索而非生成的方式来实现。

相关网页链接

1. github.com/gsig/actor-observer - 论文的代码和数据集链接，上下文表明这是作者发布的官方代码库

相关图片提取

1. 图片1

   • Title: 研究概述图
   • Content: 展示了从第三人称到第一人称的转换过程，包括"Cleaning Dishes"的例子和学习联合表示的概念
   • Source: 论文作者
   • Link: 未知（论文中的Figure 1）

2. 图片2

   • Title: Charades-Ego数据集示例
   • Content: 展示了第三人称(左)和对应的第一人称(右)视频帧的例子
   • Source: 论文作者
   • Link: 未知（论文中的Figure 2）

3. 图片3

   • Title: 视角转换示例
   • Content: 展示了使用联合模型进行视角转换的例子，上两行显示给定第三人称帧找到的最近邻第一人称帧，下两行显示给定第一人称帧找到的最近邻第三人称帧
   • Source: 论文作者
   • Link: 未知（论文中的Figure 3）

4. 图片4

   • Title: ActorObserverNet架构图
   • Content: 展示了模型的三流卷积神经网络架构
   • Source: 论文作者
   • Link: 未知（论文中的Figure 4，但在提供的内容中被截断了）

摘要

这篇论文《Cross-View Exocentric to Egocentric Video Synthesis》研究了从第三人称(外部视角)到第一人称(自我视角)的视频生成任务。研究者提出了一种新型的双向时空注意力融合生成对抗网络(STA-GAN)，用于解决两种视角之间显著差异带来的挑战。STA-GAN包含三个主要部分：时间分支、空间分支和注意力融合。时间和空间分支分别在上下游两个方向生成假帧序列及其特征，然后通过多生成注意力融合模块产生最终视频序列。此外，研究者还提出了一种新型的时空双判别器，用于更稳健的网络优化。在Side2Ego和Top2Ego数据集上的大量实验表明，所提出的STA-GAN显著优于现有方法。该论文发表于ACM MM 2021会议。

与问题相关的信息提取

这篇论文主要研究了从第三人称(exocentric)视角到第一人称(egocentric)视角的视频生成任务。以下是详细信息：

研究背景与挑战：跨视角视频合成任务旨在从一个视角生成另一个显著不同视角的视频序列。第一人称视角有时与第三人称视角有很大不同，使得两种不同视角之间的外观转换成为一项非常具有挑战性的任务。

提出的方法：研究者提出了一种名为"双向时空注意力融合生成对抗网络"(Bi-directional Spatial Temporal Attention Fusion Generative Adversarial Network，简称STA-GAN)的新型网络架构。该方法学习空间和时间信息，从第三人称视角生成第一人称视角的视频序列。

STA-GAN的三个核心组件：

1. 时间分支(temporal branch)：生成假帧序列及其对应特征
2. 空间分支(spatial branch)：同样生成假帧序列及其对应特征
3. 注意力融合(attention fusion)：将生成的四种不同假帧及其对应特征(两个分支在两个方向上)输入到一个新型多生成注意力融合模块，产生最终视频序列

创新点：

• 双向生成：时间和空间分支都在下游和上游两个方向生成假帧
• 新型时空双判别器：用于更稳健的网络优化

使用的数据集：Side2Ego和Top2Ego数据集

实验结果：大量实验表明，所提出的STA-GAN显著优于现有方法，在从第三人称视角到第一人称视角的视频生成任务中取得了更好的效果。

相关网页链接

1. Gaowen Liu - 论文第一作者链接
2. Hao Tang - 论文作者链接
3. Hugo Latapie - 论文作者链接
4. Jason Corso - 论文作者链接
5. Yan Yan - 论文作者链接
6. arXiv:2107.03120 - 论文arXiv链接
7. arXiv:2107.03120v1 - 论文特定版本链接
8. https://doi.org/10.48550/arXiv.2107.03120 - 论文DOI链接

相关图片

无与问题相关的图片信息在提供的网页内容中。

摘要

本论文研究了从第三人称(exocentric)视角到第一人称(egocentric)视角的图像生成问题。这是一个具有挑战性的任务，因为第一人称视角与第三人称视角有显著差异，使得跨视角的外观转换变得复杂。为解决这一问题，作者提出了一种新型的并行生成对抗网络(Parallel Generative Adversarial Network, P-GAN)，并引入了创新性的交叉循环损失(cross-cycle loss)来学习共享信息，从而实现从第三人称视角生成第一人称图像。此外，作者还在学习过程中融入了上下文特征损失(contextual feature loss)，以捕获图像中的上下文信息。在Exo-Ego数据集上的大量实验表明，该模型的性能优于现有的最先进方法。论文的贡献在于提出了一种新的跨视角图像生成方法，有效解决了第三人称到第一人称视角转换的难题。

与问题相关的信息提取

本论文主要研究跨视角图像生成问题，特别是从第三人称(exocentric)视角到第一人称(egocentric)视角的图像转换。以下是详细分析：

1. 研究问题与挑战：

   • 论文聚焦于从第三人称视角生成第一人称视角的图像
   • 这是一个具有挑战性的任务，因为两种视角之间存在显著差异
   • 跨视角的外观转换是一个非平凡的问题

2. 提出的方法：

   • 作者提出了一种新型的并行生成对抗网络(Parallel Generative Adversarial Network, P-GAN)
   • 引入了创新性的交叉循环损失(cross-cycle loss)，用于学习两种视角间的共享信息
   • 整合了上下文特征损失(contextual feature loss)，以捕获图像中的上下文信息
   • 这些创新点共同促进了从第三人称视角到第一人称视角的有效转换

3. 实验与结果：

   • 在Exo-Ego数据集上进行了广泛的实验
   • 结果表明，所提出的模型性能优于现有的最先进方法
   • 虽然论文摘要中没有提供具体的评估指标，但明确指出了模型的优越性

4. 相关研究背景：

   • 论文提到跨视角图像生成是最近提出的研究方向
   • 该领域旨在从一个视角生成另一个显著不同视角的图像
   • 从参考文献可以看出，该研究与GAN、图像到图像转换、第一人称视觉等领域有关

5. 潜在应用：

   • 虽然摘要中未明确提及应用场景，但从第一人称视觉的相关文献可推断，该技术可能应用于增强现实、虚拟现实、监控系统、人机交互等领域

论文的主要贡献在于提出了一种新的方法来解决跨视角图像生成的难题，特别是从第三人称到第一人称视角的转换，这在计算机视觉和图像生成领域具有重要意义。

相关网页链接

1. "Learning to generate natural scenes has always been a challenging task in computer vision..." - 上下文：讨论了跨视角图像合成问题，提出了两种新架构XFork和X-Seq用于生成不同视角的图像。

2. "Image-to-image translation is a class of vision and graphics problems..." - 上下文：介绍了在没有配对训练数据情况下的图像到图像转换方法，使用对抗损失和循环一致性损失。

3. "We investigate conditional adversarial networks as a general-purpose solution to image-to-image translation problems..." - 上下文：探讨了条件对抗网络在图像到图像转换问题中的应用。

4. "We present a variety of new architectural features and training procedures..." - 上下文：介绍了应用于生成对抗网络(GANs)的新架构特性和训练程序。

5. "In this work, we propose a novel Cycle In Cycle Generative Adversarial Network (C2GAN)..." - 上下文：提出了一种用于关键点引导图像生成的循环中循环生成对抗网络。

6. "Recently, very deep convolutional neural networks (CNNs) have shown outstanding performance..." - 上下文：介绍了RefineNet，一种利用下采样过程中所有信息的多路径精细化网络。

7. "From third person to first person: Dataset and baselines for synthesis and retrieval" - 上下文：这是一篇直接相关的论文，介绍了从第三人称到第一人称的数据集和基线方法。

8. "In this paper, we propose an improved quantitative evaluation framework for Generative Adversarial Networks..." - 上下文：提出了一种改进的GAN评估框架，用于生成特定领域的图像。

9. "Feed-forward CNNs trained for image transformation problems rely on loss functions..." - 上下文：介绍了一种不需要对齐的损失函数，基于上下文和语义比较具有相似语义含义的区域。

10. "For understanding the behavior, intent, and environment of a person..." - 上下文：讨论了第一人称视觉(FPV)的优势，它通过可穿戴传感器感知环境和主体活动。

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   • Title: "Request Full-text Paper PDF"
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   • Source: ResearchGate
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