慕尼黑工业大学 发布 EgoExOR 数据集, 应用在 手术室活动理解、多模态数据处理 领域

慕尼黑工业大学 本次发布的数据集 EgoExOR, EgoExOR是一个手术室数据集，旨在通过融合第一人称和第三人称视角来提升手术活动理解。该数据集整合了来自可穿戴眼镜的RGB、注视、手部跟踪和音频数据，以及来自RGB-D相机的第三人称RGB和深度数据，以及超声波图像。EgoExOR包含详细场景图注释，覆盖36个实体和22个关系，共有568,235个三元组，为动作识别和以人为中心的感知等任务提供支持。数据集模拟了两个脊柱手术过程，共记录了94分钟（84,553帧，15 FPS）的手术过程，为手术室感知研究提供了丰富的多模态资源。

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