扩展视线跟随：在相机视场之外的视频中检测物体

在本文中，我们仅利用视频中人物的视线方向，解决视频中感兴趣物体的检测及其位置估计问题。物体可位于相机视场内或视场外。我们将此问题称为扩展视线跟随。本文的贡献如下。首先，我们采用俯视视角提出了一种新颖的视线方向空间表示。其次，我们开发了若干卷积编码器/解码器网络来预测物体位置，并将其与启发式方法以及经典基于学习的方法进行比较。第三，为了训练所提出的模型，我们采用概率公式生成了大量合成场景。最后，我们的方法使用公开可用数据集进行了实证验证。