論文の概要: EETnet: a CNN for Gaze Detection and Tracking for Smart-Eyewear

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.04779v1
• Date: Thu, 06 Nov 2025 19:56:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-10 21:00:44.577136
• Title: EETnet: a CNN for Gaze Detection and Tracking for Smart-Eyewear
• Title（参考訳）: EETnet:スマートアイウェアの視線検出とトラッキングのためのCNN
• Authors: Andrea Aspesi, Andrea Simpsi, Aaron Tognoli, Simone Mentasti, Luca Merigo, Matteo Matteucci,
• Abstract要約: 本稿では、純粋にイベントベースのデータを用いた視線追跡のための畳み込みニューラルネットワークであるEETnetを提案する。 EETnetは限られたリソースでマイクロコントローラ上で動作することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.390741823084372
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event-based cameras are becoming a popular solution for efficient, low-power eye tracking. Due to the sparse and asynchronous nature of event data, they require less processing power and offer latencies in the microsecond range. However, many existing solutions are limited to validation on powerful GPUs, with no deployment on real embedded devices. In this paper, we present EETnet, a convolutional neural network designed for eye tracking using purely event-based data, capable of running on microcontrollers with limited resources. Additionally, we outline a methodology to train, evaluate, and quantize the network using a public dataset. Finally, we propose two versions of the architecture: a classification model that detects the pupil on a grid superimposed on the original image, and a regression model that operates at the pixel level.
• Abstract（参考訳）: イベントベースのカメラは、効率的で低消費電力のアイトラッキングのための一般的なソリューションになりつつある。 イベントデータのスパースと非同期性のため、処理能力は少なく、マイクロ秒範囲でレイテンシを提供する。 しかし、既存のソリューションの多くは、強力なGPU上での検証に限られており、実際の組み込みデバイスへのデプロイはない。 本稿では,純粋にイベントベースデータを用いた視線追跡のための畳み込みニューラルネットワークであるEETnetについて述べる。 さらに、公開データセットを使用してネットワークをトレーニング、評価、定量化するための方法論を概説する。 最後に,元の画像に重畳された格子上に瞳孔を検出する分類モデルと,ピクセルレベルでの回帰モデルを提案する。

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