GazeCLIP: Enhancing Gaze Estimation Through Text-Guided Multimodal Learning

📄 arXiv: 2401.00260v4 📥 PDF

作者: Jun Wang, Hao Ruan, Liangjian Wen, Yong Dai, Mingjie Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-30 (更新: 2025-03-08)

💡 一句话要点

提出GazeCLIP以解决视觉注视估计中的语言信息不足问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉注视估计 多模态学习 语言信息 CLIP模型 人机交互 虚拟现实 增强现实

📋 核心要点

  1. 现有的视觉注视估计方法主要依赖图像信号，缺乏对语言信息的有效利用，限制了性能提升。
  2. GazeCLIP通过引入文本-面部协作，利用语言描述生成器和CLIP模型，增强了注视估计的准确性。
  3. 在三个挑战性数据集上的实验结果表明，GazeCLIP在准确率上超越了现有的最先进方法，展示了其优越性。

📝 摘要（中文）

视觉注视估计因其广泛的应用场景而受到研究界的关注。现有方法仅依赖图像信号进行注视推断，而最近的视觉-语言协作研究表明，结合语言信息可以显著提升各种视觉任务的性能。本文提出GazeCLIP，一个新颖的注视估计框架，深入探讨文本与面部的协作。我们设计了一个语言描述生成器，生成富含粗略方向线索的文本信号，并提出了基于CLIP的骨干网络，能够有效表征文本-面部对，辅以细粒度的多模态融合模块，建模异构输入之间的复杂关系。通过在三个具有挑战性的数据集上的广泛实验，GazeCLIP展现出卓越的性能，达到了最先进的准确率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉注视估计方法中对语言信息利用不足的问题，导致性能受限。

核心思路：GazeCLIP通过结合文本与面部信息，利用语言描述生成器生成富含方向线索的文本信号，从而提升注视估计的准确性。

技术框架：GazeCLIP的整体架构包括语言描述生成器、基于CLIP的骨干网络和细粒度的多模态融合模块，分别负责生成文本信号、表征文本-面部对及建模输入间的关系。

关键创新：该框架的创新之处在于深度探索文本与面部的协作，利用CLIP模型的强大迁移能力，显著提升了注视估计的性能。

关键设计：在设计中，语言描述生成器生成的文本信号包含粗略的方向线索，CLIP模型则用于有效表征文本-面部对，融合模块则通过细粒度的方式处理异构输入。具体的损失函数和网络结构设计尚未详细披露。

📊 实验亮点

GazeCLIP在三个挑战性数据集上进行的实验显示，其准确率达到了最先进水平，超越了现有方法，具体提升幅度未详细披露。这一结果表明，视觉-语言协作在注视估计中的有效性，为未来研究提供了新的思路。

🎯 应用场景

GazeCLIP的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括人机交互、虚拟现实、增强现实以及社交机器人等。通过提升注视估计的准确性，该方法能够改善用户体验，推动相关技术的进步，并为未来的多模态学习研究开辟新方向。

📄 摘要（原文）

Visual gaze estimation, with its wide-ranging application scenarios, has garnered increasing attention within the research community. Although existing approaches infer gaze solely from image signals, recent advances in visual-language collaboration have demonstrated that the integration of linguistic information can significantly enhance performance across various visual tasks. Leveraging the remarkable transferability of large-scale Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) models, we address the open and urgent question of how to effectively apply linguistic cues to gaze estimation. In this work, we propose GazeCLIP, a novel gaze estimation framework that deeply explores text-face collaboration. Specifically, we introduce a meticulously designed linguistic description generator to produce text signals enriched with coarse directional cues. Furthermore, we present a CLIP-based backbone adept at characterizing text-face pairs for gaze estimation, complemented by a fine-grained multimodal fusion module that models the intricate interrelationships between heterogeneous inputs. Extensive experiments on three challenging datasets demonstrate the superiority of GazeCLIP, which achieves state-of-the-art accuracy. Our findings underscore the potential of using visual-language collaboration to advance gaze estimation and open new avenues for future research in multimodal learning for visual tasks. The implementation code and the pre-trained model will be made publicly available.