Проблема оценки направления взгляда
Оценка того, куда смотрит человек, представляет собой серьезную задачу в области ИИ. Для этого необходимо учитывать такие факторы, как положение головы и контекст сцены. Традиционные методы используют сложные архитектуры, что делает их трудными для обучения и неэффективными.
Проблемы существующих методов
Современные методы оценки взгляда зависят от сложных многофункциональных систем, что приводит к:
- Высоким вычислительным затратам, что делает реальное время невозможным.
- Необходимости в большом количестве размеченных данных для обучения.
Решение Gaze-LLE
Исследователи из Georgia Institute of Technology и University of Illinois Urbana-Champaign разработали Gaze-LLE — эффективную модель для оценки направления взгляда. Она предлагает:
- Упрощенную архитектуру без сложных многофункциональных компонентов.
- Использование статического визуального энкодера DINOv2 и минималистичного декодера.
- Снижение количества обучаемых параметров на 95% по сравнению с традиционными методами.
Преимущества Gaze-LLE
Gaze-LLE обеспечивает:
- Высокую точность и эффективность при меньших затратах.
- Скорость обучения: модель достигает сходимости менее чем за 1.5 часа на GPU.
- Сильные обобщающие свойства на различных наборах данных.
Применение ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, используйте Gaze-LLE:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
- Выбирайте подходящее решение и внедряйте его постепенно.
Получите помощь
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и снижает нагрузку на команду.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
