BriefGPT - AI 论文速递
·
DMAGaze: Gaze Estimation Based on Feature Decoupling and Multi-Scale Attention
💡
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
📝
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。
🎯
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。
➡️
