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。

本文介绍了MPIIGaze数据集及其在注视估计领域的研究进展，提出了多种深度学习模型（如GazeNet、Dilated-Net、FR-Net等），并通过实验验证了这些模型在不同条件下的准确性和鲁棒性。研究表明，最新模型在多个数据集上实现了显著的性能提升，推动了注视估计技术的发展。

本文介绍了多种注视估计方法的进展，包括GazeNet、SPAZE和HGTTR，针对目标视线、光照和面部变化等挑战，提出了新的解决方案。研究表明，最新方法在准确性和隐私保护方面有显著提升，特别是PrivateGaze在保护用户隐私的同时，保持了良好的注视估计性能。

本文探讨了驾驶员注意力集中情况的预测，提出了一种基于多分支深度架构的计算机视觉模型，整合视频、动态和场景语义信息。介绍了DR (eye) VE数据集，强调跨驾驶员的注意力模式共享，应用于人车交互和驾驶员分析。研究还提出了新的注视估计方法，展示了改进的性能和应用潜力。

CrossGaze是一个利用计算机视觉架构和基于注意力的模块实现非受限环境下注视方向准确预测的强大注视估计基准。在Gaze360基准测试中，其性能优于多种最新方法，均方角误差达到9.94度。该模型为未来注视估计研究与发展提供了基础，为实际场景中的准确注视预测铺平了道路。