Eye-Tracker 项目常见问题解决方案

Eye-Tracker 项目常见问题解决方案

Eye-Tracker Implemented and improved the iTracker model proposed in the paper "Eye Tracking for Everyone" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/eye/Eye-Tracker

项目基础介绍

Eye-Tracker 项目是一个基于开源的眼睛追踪模型实现，该项目在论文 "Eye Tracking for Everyone" 中提出的 iTracker 模型的基础上进行了改进。主要编程语言为 Python。项目的主要目标是实现和改进眼睛追踪技术，使其在不同应用场景中更加准确和高效。

新手使用注意事项及解决方案

1. 环境配置问题

问题描述：新手在配置项目运行环境时，可能会遇到依赖库安装失败或版本不兼容的问题。

解决步骤：

1. 检查 Python 版本：确保你使用的是 Python 3.6 或更高版本。
2. 安装依赖库：使用 pip install -r requirements.txt 命令安装项目所需的依赖库。如果遇到安装失败，可以尝试手动安装特定版本的库。
3. 虚拟环境：建议使用虚拟环境（如 venv 或 conda）来隔离项目依赖，避免与其他项目冲突。

2. 数据集下载问题

问题描述：项目需要特定的数据集进行训练和测试，新手可能不知道如何获取或下载数据集。

解决步骤：

1. 数据集获取：项目使用的数据集来自 GazeCapture 项目，但由于计算资源限制，项目使用了一个较小的子集。你可以通过项目文档中的链接下载这个较小的数据集。
2. 数据集路径配置：下载数据集后，确保将其放置在项目目录下的 input_data 文件夹中，并在运行脚本时指定正确的路径。

3. 模型训练与测试问题

问题描述：新手在训练和测试模型时，可能会遇到模型不收敛或验证错误较高的问题。

解决步骤：

1. 检查数据预处理：确保数据预处理步骤正确执行，特别是图像的尺寸和格式是否符合模型要求。
2. 调整超参数：尝试调整训练脚本中的超参数（如学习率、批次大小等），以提高模型的收敛速度和验证精度。
3. 使用预训练模型：项目提供了预训练模型，你可以直接使用这些模型进行测试，避免从头开始训练。预训练模型位于 pretrained_models/itracker_adv/ 文件夹中。

通过以上步骤，新手可以更好地理解和使用 Eye-Tracker 项目，解决常见的问题，并顺利进行模型训练和测试。

Eye-Tracker Implemented and improved the iTracker model proposed in the paper "Eye Tracking for Everyone" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/eye/Eye-Tracker