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Gaze-LLE与传统的注视预测方法相比有哪些技术优势?

2025-09-10 1.9 K

Gaze-LLE在技术架构上实现了多项创新突破:

1. 模型效率提升

  • 参数规模减少1-2个数量级
  • 仅需训练轻量级注视解码器,基础编码器保持冻结

2. 输入模态简化

  • 摆脱对深度传感器/姿态估计的依赖
  • 仅需RGB图像作为输入

3. 基础模型创新

  • 采用DINOv2等先进视觉基础模型
  • 支持ViT-B/ViT-L等多种骨干网络

4. 训练数据扩展

  • 支持GazeFollow和VideoAttentionTarget数据集联合训练
  • 提供不同数据组合的预训练模型

这些技术优势使得Gaze-LLE在计算资源占用、部署便捷性和预测准确性等方面都具有显著优势,特别适合实时视频分析等应用场景。

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