EgoGen：第一人称感知任务的合成数据生成器

EgoGen 作者团队（CVPR 2024 Oral 论文）介绍了一种面向第一人称（egocentric）感知任务的合成数据生成器 EgoGen，可生成准确且丰富的真值训练数据。其核心是基于虚拟人第一人称视觉输入的人体运动合成模型，结合避障运动基元和两阶段强化学习，无需预定义全局路径即可适配动态环境。 论文验证了该方法在头戴相机建图定位、第一人称相机跟踪和第一视角人体网格恢复三类任务上的有效性。作者称 EgoGen 将完全开源，为第一人称计算机视觉研究提供实用的训练数据生成工具。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。