Eye Tracker 项目常见问题解决方案

Eye Tracker 项目常见问题解决方案

Eye-Tracker Implemented and improved the iTracker model proposed in the paper "Eye Tracking for Everyone" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/eye/Eye-Tracker

1. 项目基础介绍和主要编程语言

Eye Tracker 项目是基于论文 "Eye Tracking for Everyone" 提出的 iTracker 模型，实现了对 iTracker 模型的改进。该项目主要用于 gaze estimation（视线估计），可以帮助开发者实现基于计算机视觉的视线追踪技术。项目主要使用 Python 编程语言，依赖于一些深度学习库，如 TensorFlow 或 PyTorch。

2. 新手在使用这个项目时需要特别注意的3个问题及解决步骤

问题一：项目依赖库安装问题

问题描述： 新手在尝试运行项目时可能会遇到缺少必要的依赖库，导致项目无法正常运行。

解决步骤：

1. 确保安装了 Python（建议版本为 3.6 或以上）。

2. 使用以下命令安装项目所需的依赖库：

   pip install -r requirements.txt
   

   如果 requirements.txt 文件不存在，则需要手动安装以下库：

   • numpy
   • scipy
   • Pillow
   • scikit-learn
   • TensorFlow 或 PyTorch

问题二：数据集准备与加载问题

问题描述： 新手可能不知道如何准备和使用项目所需的数据集。

解决步骤：

1. 下载项目所需的数据集。项目使用的是 GazeCapture 数据集，由于版权问题，需要自行从官方渠道获取。
2. 将数据集解压到项目的指定目录下。
3. 根据项目文档中提供的代码，加载并预处理数据集。

问题三：模型训练与测试问题

问题描述： 新手可能不清楚如何开始训练和测试模型。

解决步骤：

1. 首次运行项目前，确保已经按照项目文档配置了环境。

2. 使用以下命令开始训练模型：

   python itracker_adv.py --train -i input_data -sm saved_model
   

   其中 -i input_data 指定数据集路径，-sm saved_model 指定保存训练好的模型的路径。

3. 训练完成后，使用以下命令测试模型：

   python itracker_adv.py -i input_data -lm saved_model
   

   其中 -lm saved_model 指定加载训练好的模型路径。

通过以上步骤，新手应该能够顺利地运行 Eye Tracker 项目，并开始进行视线估计的相关实验。

Eye-Tracker Implemented and improved the iTracker model proposed in the paper "Eye Tracking for Everyone" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/eye/Eye-Tracker