CVPR 2025 亮点论文解读：Gaze-LLE 如何推动无深度/姿态依赖的 gaze 估计研究
【免费下载链接】gazelleGaze-LLE: Gaze Target Estimation via Large-Scale Learned Encoders (CVPR 2025, Highlight)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gazel/gazelle
Gaze-LLE（Gaze Target Estimation via Large-Scale Learned Encoders）是 CVPR 2025 的亮点论文，提出了一种基于Transformer的 gaze 估计方法，通过利用预训练视觉基础模型的能力，实现了无需深度和姿态信息的高效 gaze 目标估计。该项目的官方实现位于 gh_mirrors/gazel/gazelle，其创新架构和轻量化设计为计算机视觉领域的 gaze 研究带来了新的突破。
Gaze-LLE 的核心创新：告别深度与姿态依赖的 gaze 估计
传统 gaze 估计方法往往依赖深度传感器或精确的头部姿态信息，这限制了其在实际场景中的应用。Gaze-LLE 则通过冻结预训练视觉编码器（DINOv2）并仅学习轻量级 gaze 解码器，实现了 1-2 个数量级的参数减少。这种设计不仅降低了计算成本，还避免了对额外输入模态的依赖，真正实现了无深度/姿态依赖的 gaze 估计。
图：Gaze-LLE 架构示意图，展示了场景编码器、头部提示和轻量级解码器的协同工作流程
技术解析：如何用 2.8M 参数实现高精度 gaze 估计？
Gaze-LLE 的架构主要由两部分组成：
- 86M 参数的 DINOv2 骨干网络：作为冻结的视觉编码器，提供强大的场景特征提取能力
- 2.8M 参数的 Gaze Decoder：包含多个 ViT 块和卷积层，负责从场景特征中预测 gaze 目标
关键技术亮点包括：
- 头部提示（Head prompting）：通过头部位置图引导模型关注图像中的关键区域
- 单场景多目标估计：一次场景编码即可预测图像中多个人的 gaze 方向
- 灵活的输入方式：支持带边界框或无边界框的推理模式，适应不同场景需求
实战指南：如何快速上手 Gaze-LLE？
环境配置
Gaze-LLE 提供了完整的环境配置文件，只需执行以下命令即可搭建开发环境：
git clone https://link.gitcode.com/i/77da0dbea2f76a57b1de82caeeb4c237 cd gazelle conda env create -f environment.yml conda activate gazelle核心代码结构
项目的核心实现位于 gazelle/ 目录下，主要文件包括：
- model.py：Gaze-LLE 模型架构定义
- backbone.py：DINOv2 骨干网络配置
- dataloader.py：数据加载和预处理
- utils.py：辅助工具函数
推理示例
Gaze-LLE 支持单人和多人 gaze 估计，以下是基本推理流程：
- 加载预训练模型（仅包含 gaze 解码器权重，DINOv2 权重将自动下载）
- 准备输入图像和头部边界框（格式为
(xmin, ymin, xmax, ymax)的归一化坐标） - 执行推理并获取 gaze 目标预测结果
对于单人场景，甚至可以省略边界框输入，模型将自动检测并估计 gaze 方向。
未来展望：Gaze-LLE 如何推动 gaze 估计研究？
Gaze-LLE 以其轻量化设计和无额外模态依赖的特点，为 gaze 估计的实际应用开辟了新途径。未来，该技术可能在以下领域发挥重要作用：
- 人机交互：更自然的视线控制界面
- 注意力分析：广告效果评估和用户体验研究
- 辅助技术：为视障人士提供环境感知辅助
随着预训练视觉模型的不断发展，Gaze-LLE 有望进一步提升性能，同时保持其高效轻量的优势，成为 gaze 估计领域的基准方法。
总结
Gaze-LLE 作为 CVPR 2025 的亮点论文，通过创新的架构设计和对预训练模型的巧妙利用，成功突破了传统 gaze 估计对深度和姿态信息的依赖。其仅 2.8M 的可学习参数不仅大幅降低了计算成本，还保持了优异的性能，为 gaze 估计的实际应用铺平了道路。无论是学术界还是工业界，都值得关注和尝试这一突破性技术。
如果你对 gaze 估计感兴趣，不妨通过项目仓库深入了解 Gaze-LLE 的实现细节，探索其在不同场景下的应用潜力。
【免费下载链接】gazelleGaze-LLE: Gaze Target Estimation via Large-Scale Learned Encoders (CVPR 2025, Highlight)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gazel/gazelle
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
