Gaze estimation, a vital component in numerous applications such as humancomputer interaction, virtual reality, and driver monitoring systems, is the process of predicting the direction of an individual’s gaze. The predominant methods for gaze estimation can be broadly classified into intrusive and nonintrusive approaches. Intrusive methods necessitate the use of specialized hardware, such as eye trackers, while non-intrusive methods leverage images or recordings obtained from cameras to make gaze predictions. This thesis concentrates on appearance-based gaze estimation, specifically within the non-intrusive domain, employing various deep learning models. The primary focus of this study is to compare the efficacy of Vision Transformers (ViTs), a recently introduced architecture, with Convolutional Neural Networks (CNNs) for gaze estimation on RGB images. Performance evaluations of the models are conducted based on metrics such as the angular gaze error, stimulus distance error, and model size. Within the realm of ViTs, two variants are explored: pure ViTs and hybrid ViTs, which combine both CNN and ViT architectures. Throughout the project, both variants are examined in different sizes. Experimental results demonstrate that all pure ViTs underperform in comparison to the baseline ResNet-18 model. However, the hybrid ViT consistently emerges as the best-performing model across all evaluation datasets. Nonetheless, the discussion regarding whether to deploy the hybrid ViT or stick with the baseline model remains unresolved. This uncertainty arises because utilizing an exceedingly large and slow model, albeit highly accurate, may not be the optimal solution. Hence, the selection of an appropriate model may vary depending on the specific use case. / Ögonblicksbedömning, en avgörande komponent inom flera tillämpningar såsom människa-datorinteraktion, virtuell verklighet och övervakningssystem för förare, är processen att förutsäga riktningen för en individs blick. De dominerande metoderna för ögonblicksbedömning kan i stort sett indelas i påträngande och icke-påträngande tillvägagångssätt. Påträngande metoder kräver användning av specialiserad hårdvara, såsom ögonspårare, medan ickepåträngande metoder utnyttjar bilder eller inspelningar som erhållits från kameror för att göra bedömningar av blicken. Denna avhandling fokuserar på utseendebaserad ögonblicksbedömning, specifikt inom det icke-påträngande området, genom att använda olika djupinlärningsmodeller. Studiens huvudsakliga fokus är att jämföra effektiviteten hos Vision Transformers (ViTs), en nyligen introducerad arkitektur, med Convolutional Neural Networks (CNNs) för ögonblicksbedömning på RGB-bilder. Prestandautvärderingar av modellerna utförs baserat på metriker som den vinkelmässiga felbedömningen av blicken, felbedömning av stimulusavstånd och modellstorlek. Inom ViTs-området utforskas två varianter: rena ViTs och hybrid-ViT, som kombinerar både CNN- och ViT-arkitekturer. Under projektet undersöks båda varianterna i olika storlekar. Experimentella resultat visar att alla rena ViTs presterar sämre jämfört med basmodellen ResNet-18. Hybrid-ViT framstår dock konsekvent som den bäst presterande modellen över alla utvärderingsdatauppsättningar. Diskussionen om huruvida hybrid-ViT ska användas eller om man ska hålla sig till basmodellen förblir dock olöst. Denna osäkerhet uppstår eftersom användning av en extremt stor och långsam modell, även om den är mycket exakt, kanske inte är den optimala lösningen. Valet av en lämplig modell kan därför variera beroende på det specifika användningsområdet.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-344302 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Li, Jing |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2023:920 |
Page generated in 0.0019 seconds