論文の概要: GazeMoE: Perception of Gaze Target with Mixture-of-Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06256v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 13:16:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 13:17:45.787986
• Title: GazeMoE: Perception of Gaze Target with Mixture-of-Experts
• Title（参考訳）: GazeMoE: 実験の混合によるガゼターゲットの認識
• Authors: Zhuangzhuang Dai, Zhongxi Lu, Vincent G. Zakka, Luis J. Manso, Jose M Alcaraz Calero, Chen Li,
• Abstract要約: 視覚画像から人間の視線目標を推定することは、人間の注意をロボットが理解するための重要な課題である。 本稿では,凍結基盤モデルからガゼターゲット関連キューを選択的に活用する,新しいエンドツーエンドフレームワークGazeMoEを提案する。 GazeMoEは最先端のパフォーマンスを実現し、視線推定タスクに挑戦する既存の手法よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.556628823471207
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Estimating human gaze target from visible images is a critical task for robots to understand human attention, yet the development of generalizable neural architectures and training paradigms remains challenging. While recent advances in pre-trained vision foundation models offer promising avenues for locating gaze targets, the integration of multi-modal cues -- including eyes, head poses, gestures, and contextual features -- demands adaptive and efficient decoding mechanisms. Inspired by Mixture-of-Experts (MoE) for adaptive domain expertise in large vision-language models, we propose GazeMoE, a novel end-to-end framework that selectively leverages gaze-target-related cues from a frozen foundation model through MoE modules. To address class imbalance in gaze target classification (in-frame vs. out-of-frame) and enhance robustness, GazeMoE incorporates a class-balancing auxiliary loss alongside strategic data augmentations, including region-specific cropping and photometric transformations. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate that our GazeMoE achieves state-of-the-art performance, outperforming existing methods on challenging gaze estimation tasks. The code and pre-trained models are released at https://huggingface.co/zdai257/GazeMoE
• Abstract（参考訳）: 視覚画像から人間の視線目標を推定することは、人間の注意を理解するロボットにとって重要な課題であるが、一般化可能なニューラルアーキテクチャやトレーニングパラダイムの開発は依然として困難である。 事前訓練された視覚基盤モデルの最近の進歩は、視線目標の特定のための有望な道を提供する一方で、目、頭ポーズ、ジェスチャー、文脈的特徴を含むマルチモーダル・キューの統合は適応的で効率的な復号機構を要求する。 大規模視覚言語モデルにおける適応ドメイン専門知識のためのMixture-of-Experts (MoE) に着想を得たGazeMoEを提案する。 GazeMoEは、視線目標分類(フレーム内 vs. フレーム外)におけるクラス不均衡に対処し、堅牢性を高めるために、地域固有のトリミングや測光変換を含む戦略的データ拡張と並行して、クラスバランスの補助的損失を取り入れている。 ベンチマークデータセットに関する大規模な実験により、我々のGazeMoEは最先端のパフォーマンスを達成し、目視推定タスクに挑戦する既存の手法よりも優れています。 コードと事前訓練されたモデルはhttps://huggingface.co/zdai257/GazeMoEで公開されている。

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