Technical Report for Egocentric Mistake Detection for the HoloAssist Challenge

📄 arXiv: 2506.06174v1 📥 PDF

作者: Constantin Patsch, Marsil Zakour, Yuankai Wu, Eckehard Steinbach

分类: cs.CV

发布日期: 2025-06-06

💡 一句话要点

提出在线错误检测框架以解决工业自动化中的实时纠错问题

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 在线错误检测 实时视频分析 大型语言模型 工业自动化 执行错误 程序性错误 反馈生成 HoloAssist挑战

📋 核心要点

  1. 现有方法主要集中于程序性错误，未能全面覆盖实际应用中的多种错误类型。
  2. 提出的框架能够同时检测程序性和执行错误，并利用大型语言模型生成反馈，增强用户体验。
  3. 在HoloAssist基准测试中，所提方法在错误检测任务中取得第二名的优异成绩，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

在本报告中，我们针对在线错误检测任务进行了研究，该任务在工业自动化和教育等领域至关重要，因为实时视频分析可以让人类操作员及时纠正错误。尽管以往的研究主要集中在程序性错误（如动作顺序）上，但实际应用中需要处理更广泛的错误类型。我们提出了一种在线错误检测框架，能够同时处理程序性和执行错误（例如，电机滑动或工具误用）。在检测到错误后，我们利用大型语言模型（LLM）生成解释性反馈。基于HoloAssist基准的实验结果证实了我们方法的有效性，我们的方法在错误检测任务中排名第二。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决在线错误检测的问题，现有方法主要关注程序性错误，未能有效处理执行错误，如电机滑动和工具误用，这限制了其在实际应用中的有效性。

核心思路：我们提出的框架通过结合程序性和执行错误的检测，提供了一个更全面的解决方案。通过实时视频分析，操作员可以在错误发生时立即得到反馈，从而进行纠正。

技术框架：整体架构包括视频输入模块、错误检测模块和反馈生成模块。视频输入模块负责实时捕捉操作过程，错误检测模块分析视频流以识别错误，反馈生成模块则利用大型语言模型生成解释性反馈。

关键创新：本研究的创新点在于同时处理程序性和执行错误，并通过大型语言模型提供实时反馈。这一设计使得系统能够更好地适应复杂的实际应用场景。

关键设计：在技术细节上，我们采用了特定的损失函数来优化错误检测的准确性，并设计了适合实时处理的网络结构，以确保系统的高效性和响应速度。通过这些设计，系统能够在复杂环境中保持高性能。

📊 实验亮点

在HoloAssist基准测试中，我们的方法在错误检测任务中取得了第二名的优异成绩，表明其在实时错误检测中的有效性。与现有方法相比，我们的框架在处理多种错误类型方面表现出显著的提升，验证了其广泛的适用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业自动化、教育培训和远程协作等场景。在这些领域中，实时错误检测和反馈能够显著提高操作效率和安全性，减少人为错误的发生。未来，该技术有望在更多行业中推广应用，提升整体工作质量。

📄 摘要（原文）

In this report, we address the task of online mistake detection, which is vital in domains like industrial automation and education, where real-time video analysis allows human operators to correct errors as they occur. While previous work focuses on procedural errors involving action order, broader error types must be addressed for real-world use. We introduce an online mistake detection framework that handles both procedural and execution errors (e.g., motor slips or tool misuse). Upon detecting an error, we use a large language model (LLM) to generate explanatory feedback. Experiments on the HoloAssist benchmark confirm the effectiveness of our approach, where our approach is placed second on the mistake detection task.