【复现论文】Looking here or there? Gaze Following in 360-Degree Images
论文：Looking here or there? Gaze Following in 360-Degree Images
论文链接：Looking here or there? Gaze Following in 360-Degree Images
复现github链接：Rao2000/gazefollow360: The paper “Looking here or there? Gaze Following in 360-Degree Images” implementing with Pytorch (github.com)
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1.论文主要内容
在本文中，研究了一项新任务，即 360 度图像中的视线方向，并为这项新任务收集了一个新的大规模数据集“GazeFollow360”。论文指出这项新任务的主要挑战是由于 360 度图像中球体到平面投影引起的失真，人类受试者的注视目标和他/她的视线之间的不匹配。为了解决这个问题，我们提出了一个双路径框架，该框架由在 3D 球体空间中建模的视线引导，而不是简单地在 2D 图像平面坐标中，以检测局部区域（此处）和远处区域（那里）内的注视目标平行。论文的框架在GazeFollow360上的强大性能验证了它在理解真实3D世界中视线行为方面的潜力。
主要贡献可以分为三个部分：
（1）第一份在360展开图上研究gaze following的工作
（2） 建立了一个10058张图片的数据集
（3）提出了一个双支路的框架解决360场景下的gaze following
2.复现工作
在发邮箱给论文一作，询问其是否开源代码无果后，尝试根据论文的信息去复现代码。
我简单的复现了一下论文，得到双支路模型在test dataset的实验结果
论文中的实验结果：
| AUC | sphere dist | |
|---|---|---|
| test dataset | 0.9350 | 0.6067 |
我复现的实验结果：
| pixel dist | norm dist | AUC | sphere dist | |
|---|---|---|---|---|
| test dataset | 443.5346 | 0.1584 | 0.8673 | 0.6157 |
容易看出，我复现的实验结果是比论文实验结果更差的，但是在同一个量级上。同时，在其他公开模型方法上，比如论文Detecting Attended Visual Targets in Video，也很难复现出论文的实验结果。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-415984.html
3.期望
最后欢迎大家指正我的复现结果，也期待官方早点开源吧。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-415984.html
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