RITnet : Segmentaion sémantique en temps réel de l'œil pour le suivi du regard

Une segmentation précise de l’œil peut améliorer l’estimation du regard et soutenir les applications informatiques interactives fondées sur l’attention visuelle ; toutefois, les méthodes actuelles de segmentation de l’œil souffrent de problèmes tels qu’une précision dépendante de la personne, un manque de robustesse et une incapacité à fonctionner en temps réel. Dans cet article, nous présentons le modèle RITnet, un réseau neuronal profond combinant U-Net et DenseNet. RITnet pèse moins de 1 Mo et atteint une précision de 95,3 % sur le défi de segmentation sémantique OpenEDS 2019. Grâce à une carte graphique GeForce GTX 1080 Ti, RITnet réalise des traçages à plus de 300 Hz, permettant ainsi des applications de suivi du regard en temps réel. Des modèles pré-entraînés et le code source sont disponibles à l’adresse suivante : https://bitbucket.org/eye-ush/ritnet/.