論文の概要: Differential Contrastive Training for Gaze Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20128v2
- Date: Fri, 18 Apr 2025 06:28:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-21 15:46:21.369072
- Title: Differential Contrastive Training for Gaze Estimation
- Title（参考訳）: 視線推定のための差分コントラストトレーニング
- Authors: Lin Zhang, Yi Tian, XiYun Wang, Wanru Xu, Yi Jin, Yaping Huang,
- Abstract要約: CLIPの助けを借りて視線推定性能を向上させる新しい微分コントラスト訓練戦略を提案する。
視覚的外観認識ブランチとセマンティック微分認識ブランチからなる微分コントラストゲイズ推定ネットワーク(DCGaze)を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.53837441433775
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The complex application scenarios have raised critical requirements for precise and generalizable gaze estimation methods. Recently, the pre-trained CLIP has achieved remarkable performance on various vision tasks, but its potentials have not been fully exploited in gaze estimation. In this paper, we propose a novel Differential Contrastive Training strategy, which boosts gaze estimation performance with the help of the CLIP. Accordingly, a Differential Contrastive Gaze Estimation network (DCGaze) composed of a Visual Appearance-aware branch and a Semantic Differential-aware branch is introduced. The Visual Appearance-aware branch is essentially a primary gaze estimation network and it incorporates an Adaptive Feature-refinement Unit (AFU) and a Double-head Gaze Regressor (DGR), which both help the primary network to extract informative and gaze-related appearance features. Moreover, the Semantic Difference-aware branch is designed on the basis of the CLIP's text encoder to reveal the semantic difference of gazes. This branch could further empower the Visual Appearance-aware branch with the capability of characterizing the gaze-related semantic information. Extensive experimental results on four challenging datasets over within and cross-domain tasks demonstrate the effectiveness of our DCGaze. Code will be available upon acceptance.
- Abstract（参考訳）: 複雑なアプリケーションシナリオは、正確で一般化可能な視線推定方法に重要な要件を提起している。
近年、事前訓練されたCLIPは、様々な視覚タスクにおいて顕著な性能を達成しているが、そのポテンシャルは視線推定において完全に活用されていない。
本稿では,CLIPの助けを借りて視線推定性能を向上させる新しい微分コントラスト訓練手法を提案する。
これにより、視覚的外観認識ブランチとセマンティック微分認識ブランチからなる微分コントラストゲイズ推定ネットワーク(DCGaze)を導入する。
Visual Outearance-Awareブランチは基本的に一次視線推定ネットワークであり、Adaptive Feature-refinement Unit (AFU)とDouble-head Gaze Regressor (DGR)が組み込まれている。
さらに、セマンティック差分対応ブランチはCLIPのテキストエンコーダに基づいて設計され、視線の意味的差異を明らかにする。
このブランチは、視線関連セマンティック情報を特徴づける機能によって、視覚的外観認識ブランチをさらに強化する可能性がある。
ドメイン内タスクとクロスドメインタスクの4つの挑戦的データセットに対する大規模な実験結果から,DCGazeの有効性が示された。
コードは受理後利用可能になる。
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