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DMAGaze: Gaze Estimation Based on Feature Decoupling and Multi-Scale Attention
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新颖的注视估计框架DMAGaze，旨在减少面部图像中复杂信息对注视估计的干扰。通过引入解耦器和多尺度注意力模块，该方法有效提取相关特征，提高了估计精度，并在公开数据集上取得了优异表现。
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关键要点
- 提出了一种新颖的注视估计框架DMAGaze。
- 旨在减少面部图像中复杂信息对注视估计的干扰。
- 引入了基于掩码的解耦器和多尺度全局局部注意力模块。
- 有效提取与注视相关的全局特征和局部眼部特征。
- 提高了注视估计的精确度。
- 在两个主流公开数据集上达到了最先进的性能。
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