写一个本章小结第二章关键技术21 开源数据集本课题拟使用大规模视线估计开源数据集如 ETH-XGaze25、MPIIGaze26等进行面向生成三维注视矢量3D Gaze Vector视线估计模型的预训练充分利用大规模数据集的完整性和多样性提高算法的鲁棒性和准确性减轻优化任务缩短研发周期。 211 ETH-XGaze数据集ETH-XGaze 数据集是通过在定制硬件条件下包括 18 台数码单反相机、可

本章主要介绍了本课题所使用的关键技术，包括开源数据集、Transformer模型、Dlib人脸识别开源库和sklearn机器学习库。其中，ETH-XGaze和MPIIGaze数据集是用于面向生成三维注视矢量视线估计模型的预训练的大规模视线估计开源数据集；Transformer模型是用于特征提取的最先进的视觉Transformer视线估计算法；Dlib人脸识别开源库可以实现人脸关键点检测和人脸对齐；sklearn机器学习库中的SVR模型和MultiOutputRegressor回归模型可以用于多目标回归预测。这些关键技术为本课题的实现提供了重要的支持和保障。