Raw data of infants’ looking time for Experiment 1.

NIAID Data Ecosystem2026-05-10 收录

婴儿认知发展

视觉注意力

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Raw data of infants’ looking time for Experiment 1.

创建时间：

2026-02-11

GazeFollow

计算机视觉

视觉注意力

GazeFollow是一个大规模的数据集，带有图像中人们正在寻找的位置的注释。它使用包含人作为图像源的几个主要数据集: 1，548张来自太阳的图像，33张，790张来自COCO女士的图像，9张，135张来自动作40,7张的图像，791张来自PASCAL的图像，508张来自ImageNet检测挑战和198，097来自Places数据集的图像。这种串联导致在许多日常场景中执行各种活动的人的挑战性和庞大

OpenDataLab2026-07-12 更新2540

SIENA12

视觉注意力

眼动追踪

SIENA12是由信息工程与数学学院创建的数据集，包含12张灰度图像，旨在研究人类视觉注意力的分布。数据集通过高频率的眼动追踪系统收集，涉及23名年龄在23至52岁之间的观察者。这些图像涵盖自然景观、人造结构及抽象内容，用于自由观看任务，每张图像展示5秒。数据集的应用领域包括视觉注意力和眼动追踪技术的研究，旨在解决动态场景中视觉注意力的预测问题。

arXiv2018-10-03 更新110

GSET Somi: A Game-Specific Eye Tracking Dataset for Somi

游戏眼动分析

视觉注意力

This is an eye tracking dataset of 84 computer game players who played the side-scrolling cloud game Somi. The game was streamed in the form of video from the cloud to the player. The dataset consists

Mendeley Data2024-01-31 更新70

Dataset: Top-down and bottom-up influences on dynamic visual attention: Attentional Capture in Multiple Object Tracking

视觉注意力

多目标跟踪

Multiple Object Tracking (MOT) is assumed to be handled by bottom-up (e.g. Pylyshsyn & Storm, 1988) or top-down processes of selection (e.g. Yantis, 1992) or both (e.g. Oksama & Hyönä, 2008) –

DataCite Commons2024-12-17 更新120

Data from: Eye and head movements are complementary in visual selection

眼动追踪行为分析

视觉注意力

Abstract In the natural environment, visual selection is accomplished by a system of nested effectors, moving the head and body within space and the eyes within the visual

DataCite Commons2025-04-24 更新80

<p>Raw data of infants’ looking time for Experiment 1.</p>

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