CORE4D：用于协作对象重排的 4D 人-物-人交互数据集
计算机视觉与模式识别
2024-12-25 v2
摘要
理解人类如何协作式地重新排列日常物品对于 VR/AR 和人机交互至关重要。然而，由于缺乏相关数据集，针对这些行为建模的深入研究仍属薄弱环节。我们填补这一空白，提出 CORE4D，这是一个新型大规模 4D 人-物-人交互数据集，专注于协作对象重排，涵盖了多样化的物体几何构成、协作模式以及 3D 场景。该数据集包含 1000 组人-物-人运动序列，源自真实世界捕获。我们贡献的迭代协作式重定向策略可用于将运动数据增强到各种新物体上，进而使 CORE4D 总计包含 11000 组协作序列，涉及 3000 种真实与虚拟物体形状。得益于 CORE4D 提供的丰富运动模式，我们对两个旨在生成人-物交互的任务进行基准测试：人-物运动预测与交互合成。广泛实验表明，我们的协作式重定向策略有效，且表明 CORE4D 对现有人-物交互生成方法提出了新挑战。
引用
@article{arxiv.2406.19353,
title = {CORE4D: A 4D Human-Object-Human Interaction Dataset for Collaborative Object REarrangement},
author = {Yun Liu and Chengwen Zhang and Ruofan Xing and Bingda Tang and Bowen Yang and Li Yi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.19353},
year = {2024}
}