实现多人实时注视预测的解决方案
要实现视频中多人注视目标的实时预测，可以采用Gaze-LLE工具的轻量级架构优势。以下是具体操作步骤：
- 选择轻量模型：建议使用gazelle_dinov2_vitb14这类基于ViT-B的模型，它比ViT-L版本更轻量
- 硬件优化：利用GPU加速处理，若支持CUDA 11.8，可安装xformers库提升注意力计算效率
- 批处理策略：利用PyTorch的数据加载器(DataLoader)对多帧视频进行批处理
- 预处理优化：对视频流实时截帧时，保持416×416的标准输入尺寸减少计算量
- 异步处理：可采用生产者-消费者模式，将视频采集和注视预测分离到不同线程
技术优势：相比传统方法需要额外姿态/深度数据，Gaze-LLE仅需RGB输入，预处理环节减少约60%耗时。实验显示在RTX 3080上，ViT-B模型单帧处理时间可控制在80ms内，满足实时性要求。
This answer comes from the articleGaze-LLE: A Target Prediction Tool for Character Gaze in VideoThe
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