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通过融合全局信息的轻量级注视估计模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的轻量级注视估计模型FGI-Net，旨在克服现有模型在参数量、训练时间和收敛速度上的不足。FGI-Net有效融合全局信息，降低复杂性，提高准确性和收敛速度，实验结果表明其在多个数据集上表现优越。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的轻量级注视估计模型FGI-Net。
- FGI-Net旨在克服现有模型在参数量、训练时间和收敛速度上的不足。
- 该模型有效融合全局信息，降低了模型复杂性。
- FGI-Net提高了准确性和收敛速度。
- 实验结果表明FGI-Net在多个数据集上表现优越，显著减少了角度误差及训练迭代次数。
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