EFM3D：面向3D第一人称基础模型进展的基准评测

可穿戴计算机的出现为人工智能（AI）提供了一种新型的上下文信息来源，这种信息嵌入在第一人称视角（egocentric）传感器数据中。此类新型第一人称数据具备精细的三维空间定位信息，因而为基于三维空间的新型空间基础模型（spatial foundation models）的发展创造了契机。为衡量我们所称的“第一人称基础模型”（Egocentric Foundation Models, EFMs）的研究进展，我们提出了EFM3D——一个包含两项核心三维第一人称感知任务的基准测试体系。EFM3D是首个基于高质量标注的第一人称数据（来自Project Aria项目）的三维目标检测与表面回归任务的基准，具有开创性意义。我们进一步提出第一人称体素提升（Egocentric Voxel Lifting, EVL），作为三维EFMs的基线模型。EVL充分利用所有可用的第一人称模态信息，并继承了二维基础模型的通用能力。该模型在大规模仿真数据上进行训练，其在EFM3D基准测试中的表现优于现有方法。