研究人员开发了EyeTheia，一个开源、轻量级的深度学习眼动追踪流水线，使用标准网络摄像头进行眼动追踪。该系统结合了面部标志提取和卷积神经网络，提供实时追踪，适用于基于浏览器的实验和临床研究。在MPIIFaceGaze数据集上的性能评估表明，在使用校准之前，适应预训练模型和从头开始训练都能获得可比的结果，而用户特定的微调进一步减少了预测误差。在Dot-Probe任务中，EyeTheia与商业追踪器表现出高度一致性，为低成本眼动追踪提供了一个透明且可扩展的解决方案。 AI
影响 为研究人员和临床医生提供了一个低成本、易于访问的工具，用于进行眼动追踪研究。
排序理由 该集群描述了一篇新的开源研究论文，其中详细介绍了一个新颖的眼动追踪工具箱。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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