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建模自上而下对驾驶员注意力的影响时的数据限制
通过分析四个大规模公共数据集，本研究探讨了驾驶员注视预测算法的数据限制，并提出了对未来数据收集和处理的建议。
PDF3 months ago
基于 Transformer 的人类注视行为在视频中的预测模型
基于眼动追踪数据的视频分析自动化是一个重要的任务。本文提出了一种基于转换器增强学习算法的模拟人类视线行为的新方法，通过观看视频并模拟人类注视行为，该方法能有效地复制人类注视行为并应用于实际任务。
PDF3 months ago
理解和建模任务与环境对驾驶员注视分配的影响
驾驶员注意力、注视预测、任务和环境、显著性和 DR (eye) VE 数据集是该研究的主要关键词和研究领域。
PDF9 months ago
Sharingan：一种基于 Transformer 的注视跟踪架构
面部注视是人类从小培养起来的一种强大的非语言交流和社交互动方式。因此，对这种行为进行建模是一项重要任务，可以造福于从机器人学到社会学等广泛领域。本文介绍了一种基于变换器的二维注视预测架构，通过两个变种进行实验，并取得了在 GazeFollo
PDF9 months ago
CVPR面向隐私敏感环境的视线目标预测模块化多模态架构
本文提出了一种使用多模态线索，采用注意机制的模块化架构，以检测观察者线路中的障碍物并应用关注优先级，从而更好地实现识别和利用先验知识的方法，并在 GazeFollow 和 VideoAttentionTarget 公共数据集上展示了最先进的
PDFa year ago
CVPRGazeformer: 可扩展、有效、快速预测目标导向的人类注意力
本文提出了一个名为 ZeroGaze 的新任务，即预测未曾搜索过的物体的视线，并开发了一种新的模型 Gazeformer，该模型在 Scanpath 预测中利用语义相似性，采用基于变压器的编码器 - 解码器架构，并在 ZeroGaze 设置
PDFa year ago
机器人操作中基于深度模仿学习的记忆驱动注视预测
本文提出了一种使用基于 Transformer 的自注意力结构实现眼神预测，以实现具有记忆的机器人操作任务的算法。通过将机器人视觉输入的连续序列作为输入，该算法能够通过使用传统的深度模仿学习方法并结合眼动预测来实现多物体操作任务。实验结果表
PDF2 years ago
EEGEyeNet：一份同时包含脑电图和眼动数据的预测眼动的基准数据集
本论文提出了一个新的数据集和基准，旨在推进大脑活动和眼动交叉领域的研究。使用该数据集，我们还提出了一个 EEG 测量下注视预测的基准，并对此进行了广泛的实验，为基础机器学习模型和大型神经网络提供了坚实的基础。
PDF3 years ago
共同上下文网络用于联合估计自我中心视线和动作
本文借助行为与视觉注意力的相互关系，提出了基于互联背景网络的端到端学习方法，用于在以自我为中心的录像中进行注视点预测与动作识别的二元任务，并通过公共数据集实验证明了其在该领域中最先进的性能。
PDF5 years ago
ECCV通过学习任务相关关注转换预测主观视角视频中的凝视
通过探索注意转移中的时间偏移模式（注意转换）来提出一种新的计算模型，它取决于自我操作任务，以在自然动态场景中推测视线，并结合深度神经网络和进阶的注意转移和底层显著性预测，利用视线的时间上下文，能够显著优于其他预测方法。
PDF6 years ago