vrcoast 
Meta 希望让 AR 眼镜和 VR 头戴设备更好地理解人类如何与物体互动，并希望这能够带来新的应用。
由于手部遮挡和手部移动的复杂方式，机器理解手部与物体的交互仍然是一个挑战。
Meta Reality Labs 的研究人员发布了一个名为 HOT3D （ “手和物体跟踪”的缩写）的数据集。它旨在帮助开发基于视觉的系统，以更好地理解手与物体的交互，从而实现新的应用。
“例如，这样的系统将能够实现用户之间的手动技能转移，首先捕捉专家用户执行一系列手部与物体交互的动作（组装家具、发网球等），然后使用捕获的信息指导经验不足的用户，例如通过AR 眼镜， ”研究人员在论文中写道。“这些技能也可以从人类转移到机器人身上，使自主机器人能够即时学习。该系统还可以帮助 人工智能助手更好地理解用户行为的背景，或为 AR/VR 用户提供新的输入功能，例如，将任何物理表面变成虚拟键盘，或将任何铅笔变成多功能魔杖。”
该数据集可在 Meta 的HOT3D 项目页面上找到。还有研究论文的链接。
可与 Quest 和其他（即将推出的）Meta 设备配合录制
该数据集包含超过 800 分钟的以自我为中心的视频记录，展示了与 33 种日常物品的互动。除了拿起、看和放下物品的简单场景外，该数据集还包括厨房、办公室和客厅环境中的典型动作。
两款 Meta 设备用于捕获视频数据：Project Aria 研究眼镜和Quest 3 。由于 Meta 使用这些设备，因此数据集可能主要用于训练公司现有和未来的 AI/AR/VR 眼镜和头显的 AI 系统。
来源：mixed
