CLIP-Gaze: General Gaze Estimation Framework with Visual-Linguistic Model

Core Concepts

CLIP-Gaze introduces a novel framework leveraging a vision-language model for robust gaze estimation across diverse domains.

Abstract

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.

Stats

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.

Quotes

"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."

Key Insights Distilled From

CLIP-Gaze

by Pengwei Yin,... at arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05124.pdf

Deeper Inquiries

어떻게 CLIP-Gaze가 다른 도메인에서 시선 추정의 성능을 향상시키는 데 도움이 되는가

CLIP-Gaze는 다른 도메인에서 시선 추정의 성능을 향상시키는 데 여러 가지 방법으로 도움을 줍니다. 먼저, CLIP-Gaze는 시선-무관 요인을 제거하여 모델이 다양한 시선 방해 요인에 강해지도록 합니다. 이를 통해 모델이 훈련 데이터의 도메인을 벗어나도 더 강력하고 일반화된 성능을 보여줄 수 있습니다. 또한 CLIP-Gaze는 텍스트 프롬프트 튜닝을 통해 맞춤형 문맥 최적화를 제공하여 모델이 다양한 시선 방해 요인을 더 잘 처리할 수 있도록 돕습니다. 이러한 접근 방식은 모델이 다른 도메인에서 더 잘 일반화되고 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 돕습니다.

기존 시선 추정 방법과 CLIP-Gaze의 차이점은 무엇인가

기존 시선 추정 방법과 CLIP-Gaze의 가장 큰 차이점은 CLIP-Gaze가 시각-언어 모델을 활용하여 시선 추정 작업에 접근하는 것입니다. 이는 CLIP-Gaze가 시각적 및 언어적 상호작용을 통해 시선 추정 작업에 새로운 접근 방식을 제시한다는 것을 의미합니다. 기존 방법은 주로 시각적 데이터만을 사용하여 모델을 훈련시키는 데 비해, CLIP-Gaze는 CLIP와 같은 사전 훈련된 시각-언어 모델을 활용하여 전이 가능한 지식을 모델에 전달하여 모델의 일반화 능력을 향상시킵니다.

시각-언어 모델을 활용한 CLIP-Gaze의 성능 향상은 어떤 측면에서 가장 혁신적인가

시각-언어 모델을 활용한 CLIP-Gaze의 성능 향상은 다양한 측면에서 혁신적입니다. 먼저, CLIP-Gaze는 다양한 시선 방해 요인을 유연하게 처리할 수 있는 방법을 제시하여 모델의 일반화 능력을 향상시킵니다. 이는 기존 방법들이 다루지 못했던 다양한 시선 방해 요인을 효과적으로 다룰 수 있도록 합니다. 또한, CLIP-Gaze는 텍스트 프롬프트 튜닝을 통해 맞춤형 문맥 최적화를 제공하여 모델이 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 돕습니다. 이러한 혁신적인 방법론은 기존의 시선 추정 모델에 비해 더 나은 일반화 능력과 성능을 제공하며, 다양한 도메인에서 효과적으로 활용될 수 있습니다.