論文の概要: L2CS-Net: Fine-Grained Gaze Estimation in Unconstrained Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03339v1
- Date: Mon, 7 Mar 2022 12:35:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-08 21:44:56.109953
- Title: L2CS-Net: Fine-Grained Gaze Estimation in Unconstrained Environments
- Title（参考訳）: L2CS-Net:非拘束環境における微粒迷路推定
- Authors: Ahmed A.Abdelrahman, Thorsten Hempel, Aly Khalifa, Ayoub Al-Hamadi
- Abstract要約: 制約のない環境での視線予測のための頑健なCNNモデルを提案する。
我々は、ネットワーク学習を改善し、一般化を高めるために、各角度に2つの同一の損失を用いる。
提案モデルでは,MPIIGazeデータセットとGaze360データセットを用いて3.92degと10.41degの最先端精度を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5234156040689237
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Human gaze is a crucial cue used in various applications such as human-robot
interaction and virtual reality. Recently, convolution neural network (CNN)
approaches have made notable progress in predicting gaze direction. However,
estimating gaze in-the-wild is still a challenging problem due to the
uniqueness of eye appearance, lightning conditions, and the diversity of head
pose and gaze directions. In this paper, we propose a robust CNN-based model
for predicting gaze in unconstrained settings. We propose to regress each gaze
angle separately to improve the per-angel prediction accuracy, which will
enhance the overall gaze performance. In addition, we use two identical losses,
one for each angle, to improve network learning and increase its
generalization. We evaluate our model with two popular datasets collected with
unconstrained settings. Our proposed model achieves state-of-the-art accuracy
of 3.92{\deg} and 10.41{\deg} on MPIIGaze and Gaze360 datasets, respectively.
We make our code open source at https://github.com/Ahmednull/L2CS-Net.
- Abstract（参考訳）: 人間の視線は、人間とロボットの相互作用や仮想現実など、さまざまなアプリケーションで使われる重要な手がかりである。
近年,畳み込みニューラルネットワーク (CNN) による視線方向の予測が顕著に進んでいる。
しかし, 目視の特異性, 雷条件, 頭部の姿勢や視線方向の多様性などにより, 視覚内視線の推定はいまだに難しい課題である。
本稿では,制約のない設定で視線を予測するためのロバストなcnnモデルを提案する。
本稿では,それぞれの視角を別々に調整して,視線毎の予測精度を向上させることを提案する。
さらに,ネットワーク学習の改善と一般化の促進のために,各角度毎の2つの同一損失を用いる。
我々は、制約のない設定で収集された2つの人気のあるデータセットを用いて、モデルを評価する。
提案モデルは,mpiigaze と gaze360 のデータセット上で 3.92{\deg} と 10.41{\deg} の最先端精度を実現する。
コードはhttps://github.com/ahmednull/l2cs-netでオープンソースにします。
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