EVE：实时视频眼动追踪的未来

EVE：实时视频眼动追踪的未来

EVE Towards End-to-end Video-based Eye-tracking. ECCV 2020. https://ait.ethz.ch/eve 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/eve5/EVE

项目介绍

EVE（Towards End-to-end Video-based Eye Tracking）是一个开源项目，旨在通过视频实现端到端的眼动追踪。该项目是ECCV 2020会议论文的伴随代码和数据集，由Seonwook Park、Emre Aksan、Xucong Zhang和Otmar Hilliges共同研发。项目页面上提供了详细的技术介绍和使用指南，同时也开放了Codalab竞赛平台，供研究者进行模型评估和排名。

项目技术分析

EVE项目基于深度学习框架PyTorch，利用预先训练的模型对视频中的眼睛区域进行识别和追踪，进而估算视线方向。项目架构包括配置文件系统、自动日志记录到Google Sheets、模型训练和推理等多个模块。其技术特点如下：

• 配置文件系统：项目使用JSON文件和命令行参数灵活配置模型训练和推理的各种参数，提供了高度的定制性。
• 自动日志记录：通过gspread库自动将训练过程中的参数、损失和指标记录到Google Sheets，方便追踪和分析实验结果。
• 模块化设计：项目代码清晰，模块化设计使得用户可以轻松地根据自己的需求进行修改和扩展。

项目及技术应用场景

EVE项目的核心技术是视频眼动追踪，该技术在多个领域都有广泛应用：

• 交互式媒体：在游戏、虚拟现实和增强现实等交互式媒体中，眼动追踪技术可以提供更自然的交互体验。
• 广告分析：通过分析消费者的视线，广告商可以评估广告的吸引力和效果。
• 心理学研究：在心理学研究中，眼动追踪技术可以帮助研究人员理解人类的视觉注意和认知过程。

项目特点

EVE项目具有以下显著特点：

• 实时性：项目设计考虑到了实时处理的需求，可以在视频播放的同时追踪眼动。
• 准确性：项目在多个数据集上进行了测试，证明了其高准确度的眼动追踪能力。
• 易用性：项目提供了详尽的安装和使用指南，用户可以快速上手并根据自己的需求进行定制。

以下是关于EVE项目的详细解读：

安装与配置

EVE项目的安装需要Python环境和PyTorch库，同时还需要安装ffmpeg进行视频解码。用户可以通过Docker或虚拟环境来设置项目环境，然后使用git克隆项目仓库，并安装所需的依赖。

git clone git@github.com:swook/EVE
cd EVE/
pip install -r requirements.txt

使用方法

配置文件系统

EVE项目中的配置参数都定义在src/core/config_default.py文件中。用户可以通过命令行参数或JSON文件来覆盖默认值。

模型训练

训练模型时，用户只需要运行train.py脚本，并根据需要修改配置参数。如果需要从已保存的模型状态继续训练，可以使用--resume-from参数。

推理

EVE项目提供了一个推理脚本inference.py，用户可以通过指定输入视频路径和输出路径来运行推理。

实时性与准确性

EVE项目的实时性和准确性是其实用性的关键。通过优化的算法和高效的代码实现，该项目能够满足多种应用场景的需求。

总结

EVE项目是一个功能强大且易于使用的眼动追踪工具，它不仅为研究者和开发人员提供了一个优秀的实验平台，也为多种实际应用场景提供了实用的解决方案。通过其模块化设计和高度可定制的特性，EVE项目无疑将成为视频眼动追踪领域的有力工具。

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