概要

EgoLocは、一人称視点の動画における時間的なインタラクションを「ゼロショット」で検出・局所化する技術を提供するリポジトリです。従来、こうしたタスクは大量のラベル付きデータの学習に依存しましたが、本手法はVision-Language Models（VLM）を活用し、事前のタスク特化型学習なしに動画内の重要なインタラクション区間を特定します。これにより、アノテーションコスト削減と未知タスクへの柔軟な適応を実現しています。IROS 2025での発表を踏まえ、実装コードやデモ動画を公開し、研究コミュニティや開発者の活用を促進しています。

リポジトリの統計情報

• スター数: 6
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 6
• コミット数: 19
• ファイル数: 9
• メインの言語: Python

主な特徴

• ゼロショットでの時間的インタラクション局所化を実現
• Vision-Language Models（VLM）を活用し事前学習不要
• 一人称視点動画特有の視点・動作の複雑性に対応
• 実装がPythonで簡潔にまとめられており、デモ動画も提供

技術的なポイント

EgoLocは、一人称視点（エゴセントリック）動画における時間的インタラクション局所化という高度な問題に対し、ゼロショット学習を用いてアプローチしています。従来、この種のタスクは対象となる動作や物体の詳細なラベル付けデータを大量に集めてモデルを学習させる必要がありました。しかし、EgoLocはVision-Language Models（VLM）を用いることで、事前の特徴抽出や動作分類モデルを学習せずとも、自然言語の説明と映像情報間の関連付けを行い、重要なインタラクション区間を検出可能にしています。

技術的には、まず動画を時間的にスライスし、各区間の映像特徴を抽出します。次に、VLMを利用して映像特徴とテキストクエリ（例：「物を掴む」「調理する」など）との相関を計算し、インタラクションが発生する可能性の高い時間区間を特定します。この方法により、未知の動作や新規のインタラクションにも対応できる柔軟性を持っています。

また、エゴセントリック動画はカメラの揺れや視点の変化が激しいため、局所化の難易度が高いですが、EgoLocはこれらの課題に対しても堅牢なパフォーマンスを示しています。加えて、Pythonでの実装により、研究者や開発者が容易に手元で試すことができる点も大きな魅力です。デモ動画やサンプルコードが同梱されているため、具体的な動作イメージを掴みやすい構成となっています。

本リポジトリはIROS 2025で発表された論文をベースにしており、最先端の研究成果をコミュニティへ迅速に還元しています。今後の展開としては、さらなる精度向上や他の視点動画、マルチモーダルデータへの応用も期待されます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• README.md: プロジェクトの概要や使い方を記載
• TAL_TIL.png: 手法の概要を示す図解
• auth.env: 認証情報など環境変数設定用ファイル
• demo.gif: ゼロショットインタラクション局所化の動作デモ動画
• egoloc_2D_demo.py: 2D動画におけるデモ実行スクリプト
• その他4ファイル: モデル推論やデータ処理のコード群

まとめ

エゴセントリック動画解析の新境地を切り開くゼロショット技術の実装。

リポジトリ情報：

• 名前: EgoLoc
• 説明: [IROS 2025] EgoLoc: Zero-Shot Temporal Interaction Localization for Egocentric Videos
• スター数: 6
• 言語: Python
• URL: https://github.com/IRMVLab/EgoLoc
• オーナー: IRMVLab
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/80970453?v=4

READMEの抜粋：

EgoLoc: Zero-Shot Temporal Interaction Localization for Egocentric Videos

Authors: Erhang Zhang#, Junyi Ma#, Yin-Dong Zheng, Yixuan Zhou, Hesheng Wang*

EgoLoc is a VLM…