Gaze360 (Physically Unconstrained Gaze Estimation in the Wild)

了解人们在看哪里是一个信息丰富的社交线索。在这项工作中，我们介绍了Gaze360，这是一种大规模的凝视跟踪数据集和方法，用于在不受约束的图像中进行稳健的3D凝视估计。我们的数据集由室内和室外环境中的238个主题组成，带有标记的3D凝视，跨越各种头部姿势和距离。通过简单有效的收集方法，它是同类主题和多样性中最大的公开数据集。我们提出的3D凝视模型扩展了现有模型，以包括时间信息并直接输出凝视不确定性的估计值。我们通过消融研究证明了我们模型的优势，并通过与其他近期凝视基准数据集的跨数据集评估显示了其泛化性能。我们还提出了一种简单的自我监督方法来改善跨数据集域适应。最后，我们演示了我们的模型在超市环境中估计客户注意力的应用。