眼目光信息的收集为人类认知,健康和行为的许多关键方面提供了一个窗口。此外,许多神经科学研究补充了从眼睛跟踪中获得的行为信息,以及脑电图(EEG)提供的高时间分辨率和神经生理学标记。必不可少的眼睛跟踪软件处理步骤之一是将连续数据流的分割为与扫视,固定和眨眼等眼睛跟踪应用程序相关的事件。在这里,我们介绍了Detrtime,这是一个新颖的时间序列分割框架,该框架创建了不需要额外记录的眼睛跟踪模式并仅依靠脑电图数据的眼部事件检测器。我们的端到端基于深度学习的框架将计算机视觉的最新进展带到了脑电图数据的《时代》系列分割的最前沿。 Detr Time在各种眼睛追踪实验范式上实现眼部事件检测中的最新性能。除此之外,我们还提供了证据表明我们的模型在脑电图阶段分割的任务中很好地概括了。
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