論文の概要: Denoising Distillation Makes Event-Frame Transformers as Accurate Gaze Trackers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00548v1
• Date: Sun, 31 Mar 2024 03:30:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 03:00:38.452383
• Title: Denoising Distillation Makes Event-Frame Transformers as Accurate Gaze Trackers
• Title（参考訳）: デノイング蒸留によりイベントフレームトランスフォーマーを高精度なガゼトラッカーとして実現する
• Authors: Jiading Li, Zhiyu Zhu, Jinhui Hou, Junhui Hou, Jinjian Wu,
• Abstract要約: 本稿では,イベントデータとフレームデータの両方を用いた受動的視線推定の問題に取り組む。 本質的に異なる生理構造を考えると、与えられた状態に基づいて正確に推定することは困難である。 我々は、現在の状態からいくつかの事前登録されたアンカー状態への状態遷移の定量化として、視線推定を再構成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.44701715285463
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper tackles the problem of passive gaze estimation using both event and frame data. Considering inherently different physiological structures, it's intractable to accurately estimate purely based on a given state. Thus, we reformulate the gaze estimation as the quantification of state transitions from the current state to several prior registered anchor states. Technically, we propose a two-stage learning-based gaze estimation framework to divide the whole gaze estimation process into a coarse-to-fine process of anchor state selection and final gaze location. Moreover, to improve generalization ability, we align a group of local experts with a student network, where a novel denoising distillation algorithm is introduced to utilize denoising diffusion technique to iteratively remove inherent noise of event data. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of the proposed method, which greatly surpasses state-of-the-art methods by a large extent of 15$\%$. The code will be publicly available at https://github.com/jdjdli/Denoise_distill_EF_gazetracker.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,イベントデータとフレームデータの両方を用いた受動的視線推定の問題に取り組む。 本質的に異なる生理構造を考えると、与えられた状態に基づいて正確に推定することは困難である。 したがって、現在の状態からいくつかの事前登録されたアンカー状態への状態遷移の定量化として、視線推定を再構成する。 技術的には、2段階の学習に基づく視線推定フレームワークを提案し、全視線推定プロセスをアンカー状態選択と最終視線位置の粗大なプロセスに分割する。 さらに, 一般化能力を向上させるために, 現地の専門家グループを学生ネットワークに整合させ, そこでは, イベントデータ固有のノイズを反復的に除去するために, 新たにデノナイジング蒸留アルゴリズムを導入する。 提案手法の有効性を実証し, 最先端の手法を15$\%の精度で大幅に上回った。 コードはhttps://github.com/jdjdli/Denoise_distill_EF_gazetrackerで公開されている。

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