探索眼球追踪的未来：Eye Tracker 开源项目
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/eye/Eye-Tracker 在这个充满创新的世界中，眼球追踪技术为诸多领域带来了革命性的突破，从人机交互到医学研究，无所不在。Eye Tracker 是一个开源项目，它基于iTracker模型进行改进和优化，旨在提供高效、精准的眼球定位解决方案。
项目介绍
Eye Tracker 实现并优化了iTracker论文中提出的方法。通过精心设计的神经网络架构，该项目能有效地从面部图像中提取出精确的眼部位置信息。项目提供了训练和测试代码，方便开发者快速上手并自定义模型。
项目的核心亮点在于对原始iTracker模型的改进（见图2）。这个修改后的结构更智能地处理脸部和眼部信息，使模型能够更快地收敛，且在验证集上的误差率更低。
项目技术分析
Eye Tracker 的核心是基于深度学习的神经网络架构。在原版iTracker的基础上，项目通过合并经过全连接层处理的面部和眼部分析层，提高了模型的性能。这种架构的设计使得模型能够更好地理解面部与眼睛之间的关系，减少无关信息（如面罩）的影响。
在实验中，相较于iTracker需要40多轮的训练才能达到理想效果，改良后的模型仅需28轮即可完成，并且在验证阶段的平均误差降低了约11%。
应用场景
Eye Tracker 技术的应用广泛多样：
- 人机交互：提升虚拟现实(VR)和增强现实(AR)体验，让设备能准确响应用户的视线。
- 广告分析：用于研究消费者在浏览广告时的注意力分布。
- 医疗研究：帮助诊断和治疗眼部疾病，评估患者视力和注意力集中情况。
- 心理学研究：探索人类行为模式，了解视觉注意力和认知过程。
项目特点
- 高效训练：采用改进的网络结构，模型更快地达到最优状态。
- 高精度预测：较少的验证误差意味着更高的定位准确性。
- 简洁API：易于使用的训练和测试脚本，便于集成到其他系统中。
- 小型数据集支持：项目使用了一个较小的数据集进行训练，减少了计算资源的需求。
- 预训练模型：提供预训练模型，可直接用于快速应用开发。
如果你对眼球追踪感兴趣或者正在寻找相关领域的项目实践，那么Eye Tracker无疑是你的不二之选。只需简单几步，你就可以开始训练自己的眼球追踪模型，探索更多可能！
要启动项目，只需运行以下命令：
# 训练模型
python itracker_adv.py --train -i input_data -sm saved_model
# 测试模型
python itracker_adv.py -i input_data -lm saved_model
立即加入我们，一起开启眼球追踪的奇妙之旅吧！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
