新しい多人数の時間的な視線追跡と社会的視線予測のための革新的なフレームワーク

核心概念

複数人のシーン内での視線追跡と社会的視線予測を同時に行うための新しいフレームワークが提案されています。

摘要

• これは、人間のコミュニケーション行動、意図、および社会的相互作用に洞察を提供する基本的なタスクである視線追跡と社会的視線予測に焦点を当てています。
• 過去のアプローチはこれらのタスクを別々に扱ってきましたが、この論文ではそれらの制限を克服するために新しいフレームワークが導入されています。
• モデルはVSGazeデータセットでトレーニングされ、マルチパーソン・ゲイズフォローイングと社会的視線予測の両方で最先端の結果を達成しています。

Results on VSGaze:

• Ours-noSoc（社会的視線損失なし）は既存手法よりも効率性が高く、同等以上のパフォーマンスを示しています。
• 社会的視線損失（OursおよびOurs-PP）はゲイズフォローイングパフォーマンスと社会的視線予測を向上させます。
• ゲイズフォローイング損失なし（Ours-noGF）ではすべての社会的視線タスクでパフォーマンスが低下します。

统计

著者：Anshul Gupta, Samy Tafasca, Arya Farkhondeh, Pierre Vuillecard, Jean-Marc Odobez
技術：Transformer-based architecture, ViT tokenizer, Gaze Processor, Interaction Module, Prediction Module

引用

"Our model can effectively learn from a mix of video-based datasets with different statistics to perform gaze following and social gaze prediction without sacrificing performance on any of them."
"The trained model can then be further fine-tuned on individual datasets to improve performance towards a specific scenario or task."

从中提取的关键见解

A Novel Framework for Multi-Person Temporal Gaze Following and Social Gaze Prediction

by Anshul Gupta... 在 arxiv.org 03-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.10511.pdf

更深入的查询

どうやって異なるデータセットから得られた知識を組み合わせて学習することが可能ですか？

異なるデータセットから得られた知識を組み合わせて学習する方法は、複数のデータセットに対してモデルをトレーニングし、その後にそれらのモデルを統合することで実現されます。この場合、各個々のデータセットでトレーニングされたモデルは特定のドメイン知識やパターンを捉えており、それらを結びつけることでより幅広い視点から学習が行われます。さらに、異なるデータセット間で共通する特徴やパターンを抽出し、それらを活用して新しい洞察や予測力を向上させることが重要です。