野外高精度低复杂度
该模型引入双重回归策略，在保持低模型复杂度的同时，显著提升无约束场景下的凝视目标检测精度。
王新铭 · Zhang, Hanlin · Wang, Zhiyong · Wei, Nie · Zhihao, Yang · 任卫红 · Qiong, Xu · Xiu, Xu · 刘洪海
IEEE Transactions on Cybernetics 2023
模型仅利用RGB图像和头部位置即可实现凝视目标检测，摆脱了对深度传感器的依赖。
采用双重回归的训练策略，避免了复杂网络设计，在保持高精度的同时降低计算复杂度。
推理阶段直接输出坐标，省去热图生成和后处理步骤，实现高帧率检测。
在公开数据集和临床孤独症筛查数据上的跨数据集评估中表现出良好的泛化能力。