关于Estimation的随笔

Estimation有很多流派。
从数字的选择上来看:有的人喜欢用1,2,3,4,5。有的人喜欢用2,4,8,16。有的人喜欢1,2,3,5,8。
从单位的选择上来看:有的人喜欢用“点”。有的人喜欢用“Ideal Day”。有的人喜欢用“Ideal Hour”。
我个人喜欢用2,3,4,5,单位喜欢用“Real Day”。
喜欢2,3,4,5的原因是因为我相信,写得好的Story List不应该有太大的尺寸差距,最大的和最小的Story之间不可能相差三倍,不然要么是大的Story根本没有分析清楚,要不就是小的Story可能只是一个Technical Task。
另外我之所以不喜欢1的原因是因为,1意味着你要以这张卡作为基本尺寸,然后做“乘法”。但是根据我的经验,对于不太清楚的事物,把握好乘法的因子是很难的。如果我们能够在写Story的时候,做到尺寸平均,其实只要选好标准的中等尺寸,然后偏大就是4或者5,偏小就是3或者2。其实就已经能够区分出Story之间的尺寸差别的。过度夸张两张卡之间的大小差距,往往带来的结果是小卡的Under-estimate,而不会是大卡的Over-estimate。
我不喜欢Ideal Day的原因也是一样的。用Ideal Day意味着最后要乘一个Load Factor。这个因子的选择最终往往只是PM的一个数字游戏,成为讨价还价的“因子”。人们怎么可能对着200多张卡准确说出我在估这些卡的时候,到底有多“Ideal”呢?如果要给一个报价,那直接用Real Day好了。
### 关于视线估计的技术与实现 #### 技术概述 视线估计(Gaze Estimation)是一种计算机视觉技术,用于预测个体注视的方向或目标位置。该领域通常依赖面部特征提取、眼球运动分析以及机器学习模型来完成任务[^1]。 #### 数据预处理 在视线估计过程中,数据采集阶段涉及获取高质量的人脸图像或视频流。这些数据可能通过摄像头捕获,并经过初步处理以定位眼睛区域。常用的方法包括基于Haar级联分类器的眼睛检测算法或者更先进的卷积神经网络(CNNs),后者能够提供更高的精度和鲁棒性[^2]。 #### 特征提取 为了提高视线估计的准确性,研究者们开发了多种特征提取方法。传统方式依靠手工设计特征,如HOG (Histogram of Oriented Gradients),而现代方案则倾向于利用深度学习自动提取高层次语义特征。具体而言,某些工作采用迁移学习策略,在大规模通用图像数据库上预先训练好的模型基础上微调参数,从而适应特定应用场景下的视线估计需求。 #### 模型构建 对于实际应用中的实时性能考虑,轻量级架构成为主流选择之一。例如,MobileNet系列因其计算效率高且效果良好而在移动设备端得到广泛应用;另外也有专门针对低功耗嵌入式系统的优化版本被提出并验证有效。与此同时,部分研究探索融合多模态输入(比如RGB-D传感器提供的深度信息)进一步增强系统表现力。 ```python import cv2 from keras.models import load_model def preprocess_image(image_path): img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) resized_img = cv2.resize(img, (64, 64)) normalized_img = resized_img / 255.0 reshaped_img = normalized_img.reshape((1, 64, 64, 1)) return reshaped_img model = load_model('gaze_estimation_model.h5') test_data = preprocess_image('eye_sample.jpg') prediction = model.predict(test_data) print(f'Predicted gaze direction: {prediction}') ``` 上述代码片段展示了如何加载已训练完毕的Keras模型并对单张眼部图片执行前向传播操作得出最终预测值的过程。 #### 应用场景扩展讨论 除了基本的功能外,还可以结合AR/VR头显硬件打造沉浸式用户体验环境;亦或是应用于医疗健康监测方面辅助诊断睡眠障碍等问题患者是否存在异常眼动模式等等多样化方向发展可能性巨大。
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