【亲测免费】 GazeML: 基于深度学习的视线估计框架

1. 项目基础介绍及编程语言

GazeML 是一个开源的视线估计框架，基于Tensorflow深度学习平台开发。该项目旨在为研究人员和开发者提供一个用于视线估计的高性能训练环境。主要使用的编程语言为 Python，辅以 Shell 脚本进行数据处理和模型训练。

2. 项目核心功能

GazeML 的核心功能包括：

• 视线估计：框架集成了多种视线估计模型，如基于眼区特征点的ELG模型和基于图像的DPG模型。
• 数据集整合：包含多种数据源，用于模型的训练、验证和测试。
• 模型训练：提供了多种神经网络的定义，支持自定义模型结构和参数。
• 模型评估：具备对模型性能进行评估的功能，确保模型的准确性和稳定性。

3. 项目最近更新的功能

项目最近的更新主要包括：

• 性能优化：对已有模型进行了优化，提高了在MPIIGaze数据集上的性能。
• 模型简化：对原有模型进行了简化，使其在保持性能的同时，模型更加轻量。
• 安装流程简化：更新了安装脚本，简化了环境配置和依赖安装流程，降低了用户的使用门槛。
• 文档更新：对项目文档进行了完善，提供了更加详细的安装指南和使用说明，帮助用户更好地理解和使用框架。