【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，具体涉及一种视线追踪方法、装置、设备、存储介质及视线追踪系统。
技术介绍
1、眼睛是人类从外部世界获取信息的重要渠道，人体感官所获取的信息中有很大比例是通过眼睛获取的。因此，获取视线信息是一种更好地了解人与环境交互过程的直接有效的方法。视线追踪技术已广泛应用于虚拟现实、医疗、人机交互、驾驶辅助和科学研究等领域。
2、相关技术中，执行视线追踪的神经网络模型结构复杂，对算法运行平台的计算能力要求较高，对于需要实时执行视线追踪任务的便携式设备来说尤其不适用。
3、上述的陈述仅用于提供与本申请有关的
技术介绍
信息，而不必然地构成现有技术。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种视线追踪方法、装置、设备、存储介质及视线追踪系统。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
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【技术保护点】
1.一种视线追踪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别获取所述目标特征与第一数目个参考特征中每一参考特征之间的差别，得到第一数目个视线方向差别预测结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述差分卷积神经网络模型包括第二数目个连接层和第二数目个密集模块，所述第二数目个连接层和所述第二数目个密集模块一对一连接，所述第二数目大于或等于所述第一数目。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述连接层将所述目标特征分别与每一所述参考特征连接起来，得到第一数目个级联特征，包括：<...
【技术特征摘要】
1.一种视线追踪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别获取所述目标特征与第一数目个参考特征中每一参考特征之间的差别，得到第一数目个视线方向差别预测结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述差分卷积神经网络模型包括第二数目个连接层和第二数目个密集模块，所述第二数目个连接层和所述第二数目个密集模块一对一连接，所述第二数目大于或等于所述第一数目。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述连接层将所述目标特征分别与每一所述参考特征连接起来，得到第一数目个级联特征，包括：
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述通过所述密集模块处理所述第一数目个级联特征，得到第一数目个视线方向差别预测结果，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述差分卷积神经网络模型还包括第二数目个参考特征提取子模块和一个目标特征提取子模块，所述第二数目个参考特征提取子模块与所述第二数目个连接层一对一连接，所述目标特征提取子模块分别与所述第二...
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