Fugu-MT 論文翻訳(概要): Gaze Estimation on Spresense

論文の概要: Gaze Estimation on Spresense

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12313v1
Date: Wed, 23 Aug 2023 07:11:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-25 17:00:47.457685
Title: Gaze Estimation on Spresense
Title（参考訳）: Spresense による視線推定
Authors: Thomas Ruegg, Pietro Bonazzi, Andrea Ronco
Abstract要約: 本報告では,Sony Spresenseマイクロコントローラボードを用いた視線推定システムの実装について述べる。このレポートは、使用する視線推定モデルを含む、システムのアーキテクチャに関する洞察も提供する。システムのデモがあり、機能と性能を示している。
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 is a valuable technology with numerous applications in fields such as human-computer interaction, virtual reality, and medicine. This report presents the implementation of a gaze estimation system using the Sony Spresense microcontroller board and explores its performance in latency, MAC/cycle, and power consumption. The report also provides insights into the system's architecture, including the gaze estimation model used. Additionally, a demonstration of the system is presented, showcasing its functionality and performance. Our lightweight model TinyTrackerS is a mere 169Kb in size, using 85.8k parameters and runs on the Spresense platform at 3 FPS.
Abstract（参考訳）: 視線推定は、人間とコンピュータの相互作用、仮想現実、医学などの分野に多くの応用がある貴重な技術である。本稿では,sony spresenseマイクロコントローラを用いた視線推定システムの実装と,そのレイテンシ,mac/cycle,電力消費における性能について検討する。レポートはまた、使用する視線推定モデルを含むシステムのアーキテクチャに関する洞察も提供する。さらに、システムのデモがあり、機能とパフォーマンスを示している。我々の軽量モデルTinyTrackerSは、85.8kパラメータを使用してわずか169Kbの大きさで、Spresenseプラットフォーム上で3FPSで動作する。

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