論文の概要: Towards Self-Supervised Gaze Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10974v1
• Date: Mon, 21 Mar 2022 13:35:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-22 17:27:10.239799
• Title: Towards Self-Supervised Gaze Estimation
• Title（参考訳）: 自己監督型迷路推定に向けて
• Authors: Arya Farkhondeh, Cristina Palmero, Simone Scardapane, Sergio Escalera
• Abstract要約: オンラインクラスタリングに基づく自己教師型アプローチSwAVの同種版SwATを提案する。 既存のベンチマークで、クロスデータセットおよびデータセット内評価タスクを最大57%、25%改善しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.91601919228028
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent joint embedding-based self-supervised methods have surpassed standard supervised approaches on various image recognition tasks such as image classification. These self-supervised methods aim at maximizing agreement between features extracted from two differently transformed views of the same image, which results in learning an invariant representation with respect to appearance and geometric image transformations. However, the effectiveness of these approaches remains unclear in the context of gaze estimation, a structured regression task that requires equivariance under geometric transformations (e.g., rotations, horizontal flip). In this work, we propose SwAT, an equivariant version of the online clustering-based self-supervised approach SwAV, to learn more informative representations for gaze estimation. We identify the most effective image transformations for self-supervised pretraining and demonstrate that SwAT, with ResNet-50 and supported with uncurated unlabeled face images, outperforms state-of-the-art gaze estimation methods and supervised baselines in various experiments. In particular, we achieve up to 57% and 25% improvements in cross-dataset and within-dataset evaluation tasks on existing benchmarks (ETH-XGaze, Gaze360, and MPIIFaceGaze).
• Abstract（参考訳）: 近年, 画像分類などの画像認識タスクにおいて, 標準教師あり手法を超越している。 これらの自己教師付き手法は、同一画像の2つの異なる変換されたビューから抽出された特徴間の一致を最大化することを目的としている。 しかしながら、これらのアプローチの有効性は、幾何学的変換(回転、水平フリップなど)の下で等分散を必要とする構造的回帰タスクである視線推定の文脈においていまだ明らかではない。 本研究では,オンラインクラスタリングに基づく自己教師型アプローチSwAVの同種版SwATを提案する。 自己教師付き事前学習における最も効果的な画像変換を特定し、resnet-50でswatが未作成の顔画像をサポートし、最先端の視線推定手法や教師付きベースラインを様々な実験で上回っていることを示す。 特に,既存のベンチマーク(ETH-XGaze,Gaze360,MPIIFaceGaze)において,クロスデータセットおよびデータ内評価タスクの最大57%と25%の改善を実現している。

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