summarized by : Anonymous
Yiwei Bao; Yunfei Liu; Haofei Wang; Feng Lu
視線推定の深層学習ベースのアプローチにおけるデータ・ターゲットラベル不足問題を解消するため、学習させたモデルをターゲットドメインに適応させる手段の提案。
視線推定のラベル付けされたデータを得ることは難しいが画像を回転させてデータを得た場合画像の回転と視線の回転が一致するためラベルを必要とせず、低コストで学習を行うことができる。
ResNet18、ResNet50に基づき実装を行い、両方のネットワークでクロスドメイン性能が大きく向上した。