Abstrakt. Träna en objektklass detektor kräver vanligtvis en stor uppsättning bilder kommenterade med avgränsande-boxar, som är dyrt och tidskrävande att skapa. Vi föreslår en ny strategi för att kommentera objekt platser som avsevärt kan minska notationstiden. Vi spårar först annoterarnas ögonrörelser som instrueras att hitta objektet och föreslår sedan en teknik för att härleda objektets avgränsande-rutor från dessa fixeringar. För att bekräfta vår idé samlade vi in eyetrackingdata för tågdelen av 10 objektklasser i Pascal VOC 2012 (6 270 bilder, 5 observatörer). Vår teknik producerar korrekt begränsande-boxar i 50% av bilderna, samtidigt som den totala notationstiden minskas med faktor 6.8× jämfört med ritning begränsande-boxar. Alla standardobjektklassdetektorer kan tränas på de gränsboxar som förutses av vår modell. Vår storskaliga eyetracking dataset finns på groups.inf.ed.ac.uk/calvin/eyetrackdataset/.
Nyligen, Papadopoulos et al. REF utforskade ett intressant problem med svagt kommentera objekt med hjälp av eyetracking data för att träna objekt klass detektorer.
Training Object Class Detectors from Eye Tracking Data
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}