論文の概要: One Eye is All You Need: Lightweight Ensembles for Gaze Estimation with Single Encoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11936v1
• Date: Tue, 22 Nov 2022 01:12:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 17:43:02.526011
• Title: One Eye is All You Need: Lightweight Ensembles for Gaze Estimation with Single Encoders
• Title（参考訳）: シングルエンコーダで視線を測る軽量アンサンブル「One Eye」
• Authors: Rishi Athavale, Lakshmi Sritan Motati, Rohan Kalahasty
• Abstract要約: 本稿では,ResNet と Inception モデルアーキテクチャを実装した視線推定モデルを提案する。 軽量アーキテクチャを用いることで,モデルパラメータ数が非常に少ないGazeCaptureデータセット上で高い性能を実現する。 また,テストセットの右目画像の誤差も有意に小さく,将来の視線推定ツールの設計において重要である可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gaze estimation has grown rapidly in accuracy in recent years. However, these models often fail to take advantage of different computer vision (CV) algorithms and techniques (such as small ResNet and Inception networks and ensemble models) that have been shown to improve results for other CV problems. Additionally, most current gaze estimation models require the use of either both eyes or an entire face, whereas real-world data may not always have both eyes in high resolution. Thus, we propose a gaze estimation model that implements the ResNet and Inception model architectures and makes predictions using only one eye image. Furthermore, we propose an ensemble calibration network that uses the predictions from several individual architectures for subject-specific predictions. With the use of lightweight architectures, we achieve high performance on the GazeCapture dataset with very low model parameter counts. When using two eyes as input, we achieve a prediction error of 1.591 cm on the test set without calibration and 1.439 cm with an ensemble calibration model. With just one eye as input, we still achieve an average prediction error of 2.312 cm on the test set without calibration and 1.951 cm with an ensemble calibration model. We also notice significantly lower errors on the right eye images in the test set, which could be important in the design of future gaze estimation-based tools.
• Abstract（参考訳）: 近年,視線推定の精度は急速に向上している。 しかしながら、これらのモデルは、様々なコンピュータビジョン(CV)アルゴリズムや技術(小さなResNetやインセプションネットワークやアンサンブルモデルなど)を活用することができず、他のCV問題の結果を改善することが示されている。 さらに、現在の視線推定モデルは、両目または顔全体の使用を必要とするが、現実世界のデータは、常に両目を高解像度で持つとは限らない。 そこで本研究では,resnetとinceptionモデルアーキテクチャを実装し,単眼画像のみを用いて予測を行う視線推定モデルを提案する。 さらに,複数の個別アーキテクチャからの予測を主題固有の予測に用いるアンサンブルキャリブレーションネットワークを提案する。 軽量アーキテクチャを用いることで,モデルパラメータ数が非常に少ないGazeCaptureデータセット上で高い性能を実現する。 入力として2つの目を使用する場合,キャリブレーション無しで1.591cm,アンサンブルキャリブレーションモデルで1.439cmの予測誤差が得られる。 1つの目だけを入力にすると、テストセットの平均予測誤差はキャリブレーション無しで2.312cm、アンサンブルキャリブレーションモデルで1.951cmである。 また,テストセットの右目画像の誤差も有意に小さく,将来の視線推定ツールの設計において重要である可能性が示唆された。

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