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Gen Li
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EgoM2P框架推动了以自我为中心的多模态理解
研究人员推出了一种新颖的预训练框架EgoM2P，专为以自我为中心的多模态理解而设计。该系统通过采用高效的时间分词器和掩码建模方法，解决了处理异构以自我为中心数据（如RGB视频、深度和注视）的挑战。EgoM2P支持多种任务，包括注视预测、以自我为中心相机跟踪和单目深度估计，同时还能作为以自我为中心视频合成的生成模型。据报道，该框架在性能上能媲美或超越专用模型，同时速度显著更快，并将开源。
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新的合成数据生成器EgoGen面向AR以自我为中心的感知
研究人员开发了EgoGen，这是一种新颖的合成数据生成器，专门用于增强现实（AR）中至关重要的以自我为中心的感知任务。与依赖预定义路径的先前方法不同，EgoGen使用了一个闭环系统，其中虚拟人类的运动和感知是耦合的，直接使用以自我为中心的视觉输入来理解其3D环境。这种方法可以在不需要全局路径的情况下生成准确且丰富的事实训练数据，使其适用于动态环境。EgoGen旨在通过提供一种实用且可扩展的解决方案来创建真实的训练数据，并计划开源，从而…