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视线估计
透过频率之镜：基于自适应调制的跨域泛化视线估计
Through the Frequency Lens: Cross-Domain Generalisable Gaze Estimation with Adaptive Modulation
把图像分解到频域、用可学习调制图抑制样本级干扰频段并做频谱分布多样化，这套频域自适应调制思路可直接迁移到其他对域偏移敏感的人脸/人体回归任务（如头部姿态、面部关键点）的域泛化训练中。
看穿噪声：提升视线估计中的域泛化能力
See Through the Noise: Improving Domain Generalization in Gaze Estimation
针对视线估计中标签噪声损害域泛化的问题，提出基于原型变换构建语义嵌入空间、利用特征-标签亲和一致性区分噪声样本，并在语义流形上施加亲和正则化，为视觉任务中处理噪声标签提供可复用思路。
渲染即适配：面向视线估计的无监督个性化适配
Render-to-Adapt: Unsupervised Personal Adaptation for Gaze Estimation
把「用渲染器合成图像、再以预测结果作为伪标签做自监督」这套闭环，用于单用户少样本无标签的模型校准；做视线/头部姿态等细粒度人脸任务的人，可以直接把 R2A 的渲染-一致性信号搬到自己的个性化适配上，替代容易在单用户上失效的 UDA。
GazeOnce360：基于鱼眼相机的360度多人视线估计与全局-局部特征融合
GazeOnce360: Fisheye-Based 360deg Multi-Person Gaze Estimation with Global-Local Feature Fusion
把鱼眼畸变下的多人视线估计形式化为一个端到端任务，并用旋转卷积加眼部关键点监督来对抗畸变，再用全局低分辨率与局部高分辨率眼部区域的双分辨率融合保留细粒度眼睛特征；做鱼眼/广角相机下的人体或人脸分析时，这套畸变感知卷积与局部高分辨率裁剪融合可直接复用。