用于眼动追踪任务的数据集

近年来开发了多种不同的深度神经网络，但由于深度网络层数众多，其训练需要较长时间和大量数据集。如今使用训练好的深度神经网络处理各种任务十分流行，即便是对于那些并不需要此类深度网络的简单任务也是如此。YoloV3、SSD等知名深度网络旨在追踪和监测各种对象，因此其权重庞大，且针对特定任务的整体精度较低。眼动追踪任务仅需检测一个对象——给定区域内的虹膜。因此，仅针对该任务使用神经网络是合乎逻辑的。但问题在于缺乏适用于模型训练的合适数据集。在本文中，我们提出了一个适用于训练眼动追踪任务中卷积神经网络自定义模型的数据集。利用该数据集数据，每位用户均可独立地对眼动追踪任务的卷积神经网络模型进行预训练。该数据集包含10,000张标注好的眼图像，尺寸为416×416像素。带有标注信息的表格显示了每张图像中眼睛的坐标与半径。本文可作为眼动追踪设备数据集制备的指南。