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LG-Gaze: Learning Geometric Perception Continuity for Language-Guided Gaze Estimation
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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
本研究提出了LG-Gaze框架，将视线估计视为视觉-语言对齐问题，利用视觉-语言模型的先验知识，显著提升了视线估计的准确性和效率。
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关键要点
- 本研究提出了LG-Gaze框架，旨在解决视线估计模型在有限训练数据集下无法泛化的问题。
- LG-Gaze框架将视线估计任务重构为视觉-语言对齐问题。
- 该框架利用视觉-语言模型的丰富先验知识，学习连续且与几何相关的特征。
- 通过这些方法，LG-Gaze显著提高了视线估计的准确性和效能。
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