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기술

GazeCLR

GazeCLR기술
과제
시선 추정 표현 학습
등변성 학습
여러 관점의 자료
불변성 학습
시선 방향을 유지하는 증강
평가
영역 간 및 소수 예시 시선 추정
GazeCLR은 시선 추정에 필요한 불변성과 등변성을 함께 학습하는 대조적 표현 방식이다. 여러 관점의 자료와 시선 방향을 바꾸지 않는 증강을 구분해 사용한다.

모든 변화에 같아야 할까

일반적인 표현 학습은 입력 변화에도 같은 표현을 유지하도록 하는 경우가 많다. 그러나 시선 방향은 기하학적 변화에 맞춰 바뀌어야 할 수 있어 무조건적인 불변성만으로는 충분하지 않다.

등변성과 불변성 나누기

여러 관점의 자료로 기하학적 변화에 대응하는 등변성을 학습한다. 반면 시선 방향을 바꾸지 않는 선택된 증강으로 외형 변화에 대한 불변성을 학습한다.

영역 간 활용

학습과 다른 영역에서의 시선 추정과 적은 예시를 사용하는 평가를 수행한다. 특정 촬영 환경의 외형에만 의존하지 않는 표현을 배우는지 살피는 목적이다.

증강의 적합성

가상의 색상 변화가 시선 방향을 그대로 유지한다면 불변 학습에 쓸 수 있다. 반면 방향을 바꾸는 기하 변환을 같은 시선이라고 취급하면 정답 관계가 깨질 수 있으므로 변환의 의미를 구별해야 한다.

관련 문서

Gaze360 / ETH-XGaze / L2CS-Net / 대조 학습 / 자기 지도 학습 / 컴퓨터 비전