训练机器人最大的痛点就是标注:
戴着运动相机拍第一人称视频容易,但要分清“哪只手在抓什么、手指弯了多少度、亚秒级的动作从哪一秒开始”非常困难…
目前一般使用顶尖大模型标,一小时视频烧掉 70 多刀
Perceptron 1.0 直接把这道门槛踹平了:
它能连 0.5 秒以内的瞬间抓放、拧转都能精准切分,精度咬死顶尖大模型
左右手各走各的时间轴,单独记录这只手抓着啥、那只手在干嘛,双臂机器人学协同不用再猜
免校准 3D 手势,手机随手拍的视频,不用填镜头参数,也能直接还原双手三维网格和关节动态
全套“动作线 + 双手标签 + 3D重建”一小时只要 29 刀,基础动作切分甚至只要 9 刀/小时,直砍到大模型的八分之一
直接提供自助接口,一次可以塞 1000 个视频批量跑…
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Today we’re releasing Perceptron Egocentric 1.0: The frontier for egocentric annotations, now through a self-service API.
• Fine-grained subtasks matching Astra quality at ~1/8 the cost
• State-of-the-Art 2D and 3D hand tracking
• Individual timelines for every action on each hand and robot gripper
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