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基于改进MobileNet和Transformer的三维视线估计摘要在计算机视觉领域，三维视线估计是一个关键任务，它允许我们识别和跟踪人脸或其他物体的视线方向。传统的三维视线估计方法通常依赖于复杂的模型和大量的计算资源。为了提高性能并减少计算成本，本文提出了一种基于改进的MobileNet和Transformer的三维视线估计方法。该方法通过结合深度学习中的MobileNet和Transformer架构，有效地提高了视线估计的准确性和效率。背景三维视线估计是计算机视觉中的一项基本任务，它在许多应用中都有重要意义，如视频游戏、面部表情识别、安全监控等。传统的三维视线估计方法通常需要大量的计算资源和复杂的模型，这限制了它们的实用性。因此，开发一种高效且准确的三维视线估计方法具有重要的实际意义。相关工作近年来，随着深度学习的发展，越来越多的研究集中在三维视线估计上。一些工作采用了卷积神经网络（CNN）来提取特征，而另一些工作则采用了注意力机制来增强特征表示。然而，这些方法要么计算复杂度高，要么在实际应用中效果不佳。方法1.数据预处理首先，对输入的视频帧进行预处理，包括缩放、裁剪和归一化。然后，使用随机采样策略从每个视频帧中提取训练样本。2.MobileNet改进为了提高计算效率，我们对MobileNet进行了改进。具体来说，我们引入了残差连接和批量归一化层，以增加网络的深度和宽度。此外，我们还引入了Dropout层来防止过拟合。3.Transformer的应用为了进一步提高视线估计的准确性，我们将Transformer应用于视线估计任务中。具体来说，我们使用自注意力机制来捕获输入特征之间的全局依赖关系，从而提高特征表示的质量。4.损失函数和优化器我们设计了一个损失函数，用于评估预测的视线方向与真实视线方向之间的差异。同时，我们还使用了Adam优化器来更新网络参数。5.实验结果在多个公开数据集上进行实验，结果表明，改进后的模型在准确性和计算效率方面都优于原始的MobileNet和Transformer模型。特别是在处理大规模数据集时，改进后的模型能够更快地收敛到最优解。结论基于改进的MobileNet和Transformer的三维视线估计方法在准确性和计算效率方面都取

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