**EgoXperience：基于人类经验学习世界定位的以自我为中心表征**

_EgoXperience: Learning World-Grounded Egocentric Representations from Human Experience_

> EgoXperience 提出了一套完整的范式，通过数据收集、自动标注、统一建模和基准测试，解决了从以自我为中心的视频中重建人类活动所需的连贯性问题。其核心 EgoX-Engine 自动标注引擎将几何验证的对象跟踪与基于 SLAM 的世界对齐相结合，生成了包含 50 小时任务的 EgoX-Data-6M 数据集。基于此，EgoX 模型仅需单帧对象掩码即可实现相机、场景、手和物体在共享世界坐标系中的联合度量重建，在场景估计和手 - 物体姿态恢复方面均达到了最先进性能，显著降低了各类误差。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-10-20 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2610.26625)