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Gaze-LLE：通过大规模学习编码器进行注视目标估计
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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Gaze-LLE框架，利用DINOv2编码器特征来简化注视目标估计，准确预测人们的关注位置。该方法在多个基准测试中表现优异，并对设计选择进行了广泛分析。
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关键要点
- 本研究提出了Gaze-LLE框架，旨在简化注视目标估计。
- Gaze-LLE利用冻结的DINOv2编码器特征来预测人们的关注位置。
- 该方法在多个注视基准测试中表现优异，展现了最先进的性能。
- 研究提供了广泛的分析以验证设计选择。
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