Keskeiset käsitteet
CLIP-Gaze introduces a novel framework leveraging a vision-language model for robust gaze estimation across diverse domains.
Tiivistelmä
Abstract:
Existing gaze estimation methods face performance degradation in cross-domain evaluations due to domain gaps.
CLIP-Gaze utilizes a vision-language model for gaze estimation, improving generalization.
Introduction:
Gaze estimation is crucial for various applications.
Appearance-based methods excel within domains but struggle in cross-domain evaluations.
Method:
CLIP-Gaze framework leverages CLIP for gaze estimation, separating gaze-relevant features from gaze-irrelevant ones.
Personalized context optimization and feature refining enhance generalization.
Experiments:
Tested on four cross-domain tasks, CLIP-Gaze outperforms existing methods and achieves state-of-the-art performance.
Conclusion:
CLIP-Gaze offers a domain-generalization framework for gaze estimation, demonstrating superior performance.
Tilastot
기존 시선 추정 방법은 도메인 간 평가에서 성능 저하를 겪음.
CLIP-Gaze는 시각-언어 모델을 활용하여 시선 추정을 개선함.
CLIP-Gaze 프레임워크는 CLIP를 활용하여 시선 추정에 적합한 특징을 분리함.
Lainaukset
"CLIP-Gaze는 시각-언어 모델을 활용하여 시선 추정의 도메인 일반화를 개선하는 혁신적인 프레임워크를 소개합니다."
"CLIP-Gaze는 기존 방법을 능가하며 최신 기술을 선보이며 시선 추정에 대한 도메인 일반화 프레임워크를 제공합니다."