LEARNING
EgoCS-400K：面向世界模型的自我中心游戏数据集
Rongjin Guo, Dong Liang, Yuhao Liu, Fang Liu, Tianyu Huang, Gerhard P. Hancke, Rynson W. H. Lau
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
该论文提出了EgoCS-400K，一个大规模、基于回放的自我中心反恐精英数据集，用于世界模型研究。数据集包含超过40万段第一人称视频和1万小时游戏轨迹，并提供了与动作、视角、事件等对齐的多模态标注。
关键词
world modelsegocentric datasetgameplay trajectoriesvideo-action-languageCounter-Strike
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