视线估计算法基于用户的面部图片计算其视线方向。然而,面部图片中除包含有效的人眼区域信息外,仍包含众多的视线无关特征,如个人信息、光照信息。这些视线无关特征损害了视线估计的泛化性能,当使用环境更改时,视线估计算法的性能也会出现大幅度的下降。在本工作中,我们提出了一种基于特征纯化的视线估计算法,算法利用对抗训练实现了视线特征的纯化。在纯化过程中,算法保留了视线相关特征而消除视线无关特征。通过利用此特征纯化算法,方法在多个数据集上达到了领先的性能。

论文标题: PureGaze: Purifying Gaze Feature for Generalizable Gaze Estimation

论文链接: https://www.zhuanzhi.ai/paper/878d3941da55e2b006af57b49ca75645

代码链接: https://github.com/yihuacheng/PureGaze

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