Nov, 2024
单向卷积的多任务凝视估计
Multi-task Gaze Estimation Via Unidirectional Convolution
TL;DR本研究解决了轻量级模型在凝视估计任务中性能显著下降的问题,主要是由于特征通道数量不足。提出的Multitask-Gaze网络模型采用单向卷积、空间和通道注意力等新方法,提高了模型的表征能力。实验结果显示,与当前最先进的方法相比,Multitask-Gaze在MPIIFaceGaze和Gaze360数据集上分别提升了1.71%和2.75%的性能,同时参数和FLOPs大幅减少75.5%和86.88%。