要約
視線推定は、人間とコンピューターのインタラクション、仮想現実、医学などの分野で数多くの用途がある貴重な技術です。
このレポートでは、Sony Spresense マイクロコントローラー ボードを使用した視線推定システムの実装を紹介し、遅延、MAC/サイクル、および電力消費におけるパフォーマンスを調査します。
このレポートでは、使用された視線推定モデルなど、システムのアーキテクチャに関する洞察も提供されます。
さらに、システムのデモンストレーションが行われ、その機能とパフォーマンスが紹介されます。
当社の軽量モデル TinyTrackerS は、サイズがわずか 169Kb で、85.8k パラメータを使用し、Spresense プラットフォーム上で 3 FPS で実行されます。
要約(オリジナル)
Gaze estimation is a valuable technology with numerous applications in fields such as human-computer interaction, virtual reality, and medicine. This report presents the implementation of a gaze estimation system using the Sony Spresense microcontroller board and explores its performance in latency, MAC/cycle, and power consumption. The report also provides insights into the system’s architecture, including the gaze estimation model used. Additionally, a demonstration of the system is presented, showcasing its functionality and performance. Our lightweight model TinyTrackerS is a mere 169Kb in size, using 85.8k parameters and runs on the Spresense platform at 3 FPS.
arxiv情報
| 著者 | Thomas Ruegg,Pietro Bonazzi,Andrea Ronco |
| 発行日 | 2023-08-23 07:11:58+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
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