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CVPR 2023 HOI4D Challenge | 动态点云感知任务挑战赛启动！ 

一、HOI4D：首个类别级第一人称人-物体交互数据集（CVPR2022）  

HOI4D数据集提供了用于全景分割、运动分割、3D手部位姿、类别级物体位姿和手部动作的逐帧注释，以及物体CAD模型和重建场景点云。论文还建立了三个基准任务来促进4D类别级人-物体交互的发展，包括 4D 动态点云序列的语义分割、类别级物体位姿跟踪和第一人称的细粒度视频动作分割。此研究可以支持大量的新兴研究方向，如4D场景理解，类别级人-物体交互，动态场景重建等，对人-物体交互领域的发展具有重要推动作用。数据集目前已经开源！

论文和项目网址：https://hoi4d.top/

在过去的十年中，在大量数据集和基准测试的推动下，图像、视频和3D点云感知领域取得了巨大的进展。然而，在人类辅助机器人和增强现实领域，需要感知来自 4D 第一人称的感官输入，这是一种新的数据流形式。计算机视觉系统需要从第一人称视角理解人和物体的交互。这种理解应该包括了对 4D 动态场景的语义理解、遮挡下的人手和物体 3D 位姿估计、交互物体功能性理解以及人类的动作意图分析，这对当今的计算机视觉系统提出了新的挑战。

为了帮助应对这些挑战，我们首先需要一个大规模且标注丰富的 4D 第一人称HOI 数据集以及相应的基准测试。现有工作大多数都集中在实例级物体交互上，交互物体的种类数量都非常少，且这些实例的 CAD 模型和大小是事先已知的。在这种情况下，我们需要对每个模型单独训练网络，网络不具备类内的泛化性。此外，现有工作倾向于忽略关节物体，而只关注交互模式相对简单的刚性物体。使用合成数据集可能是另一种选择，但模拟人体运动和物体的抓取仍然是一个未被解决的问题，这使得现有的合成数据集很难达到足够的真实性。

根据上述限制，我们首次提出了一个用于类别级人-物体交互的大规模第一人称数据集HOI4D，如图下图所示。我们从最近的类别级物体位姿估计和跟踪工作中汲取灵感，旨在将 4D的人-物体交互感知推进到一个新时代，使计算机视觉系统具备理解复杂场景中的类别级物体交互的能力。HOI4D数据集由240万张RGB-D图像（4000段RGB-D视频序列）组，4个采集者与 800个物体实例交互。这些物体实例平均分为16个类别，包括7个刚性物体和9个关节物体。此外，我们的采集环境没有像之前的工作一样局限在实验室，而是在 610 个不同的室内场景中执行与物体功能性相关的任务，这一过程中无需佩戴任何人工标记。HOI4D逐帧标注了全景分割、运动分割、3D手部位姿、刚性和关节物体位姿以及动作分割，为类别级别的人与物体交互提供前所未有的细致标注。另外，HOI4D数据集还为每一段采集序列提供了配套的物体CAD模型和静态重建点云。

二、HOI4D challenge：HOI4D 动态点云感知任务挑战赛  

赛道设置：竞赛HOI4D挑战赛包括以下三个方向：4D语义分割挑战赛、类别级HOI物体追踪挑战赛、4D动作分割挑战赛。

4D语义分割挑战赛中，我们希望推断出每个3D点的语义标签。因此，所有被评估的方法的输入是一个三维点的坐标列表。然后每个方法都应该为扫描的每个点输出一个标签。

提交评估：我们将维护一个在线排行榜，通过该排行榜，参与者可以测试他们正在进行的项目并提交他们的结果。我们将在我们的服务器上评估并且及时更新排行榜。注意我们只会测试来自学校或公司邮箱注册提交的结果，私人邮箱账号的提交将不被允许。同时来自同一个团队的成员提交的结果我们每周仅测试最早提交的结果，短时间内使用多个邮箱多次重复提交将会被取消评奖资格。

在类别级HOI物体追踪挑战赛中，输入是一个点云视频，给定第一帧中物体的姿势，我们跟踪这个物体，并给出此后每一帧中物体的姿势。请注意，我们指的是类别级别的物体姿态。

在4D动作分割挑战赛中，我们需要给点云视频中的每一帧点云贴上一个动作类别标签。该任务的输入是一个点云视频，输出是该视频中每一帧描述的动作。

奖金设置：我们为每个赛道的前三名分别颁发3000、2000、1000美元的奖金并且将邀请团队分享他们的杰出工作。

竞赛时间线：

02-07: 挑战赛开始

05-25: 挑战赛截止日期

06-01: 向作者发出获奖通知

06-18: workshop日期

为了降低研究者参与挑战赛的门槛，我们为每个赛道均提供了基线测试方法及其代码，代码及更多详细信息更关注研讨会网站与挑战赛网站（www.hoi4d.top）！

CVPR/ECCV 2022论文和代码下载

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