Published September 5, 2023 | Version v1 Dataset Open EyeGuide - From Gaze Data to Instance Segmentation Authors/Creators Kockwelp, Jacqueline1, 2 Risse, Benjamin3, 2 Gromoll, Jörg4, 2 Wistuba, Joachim4, 2 Show affiliations 1. Universität Münster, Fachbereich 05 Medizinische Fakultät, Centrum für Reproduktionsmedizin und Andrologie, Institut für Reproduktions- und Regenerationsbiologie 2. Universität Münster 3. Universität Münster, Fachbereich 14 Geowissenschaften, Institut für Geoinformatik 4. Universität Münster, Fachbereich 05 Medizinische Fakultät, Centrum für Reproduktionsmedizin und Andrologie Contributors Researchers: Kockwelp, Jacqueline1, 2 Risse, Benjamin3, 2 Gromoll, Jörg4, 2 Wistuba, Joachim4, 2 Show affiliations 1. Universität Münster, Fachbereich 05 Medizinische Fakultät, Centrum für Reproduktionsmedizin und Andrologie, Institut für Reproduktions- und Regenerationsbiologie 2. Universität Münster 3. Universität Münster, Fachbereich 14 Geowissenschaften, Institut für Geoinformatik 4. Universität Münster, Fachbereich 05 Medizinische Fakultät, Centrum für Reproduktionsmedizin und Andrologie Description Obtaining precise instance-level segmentations is a challenging task in machine learning. Especially for objects with complex and non-convex geometries or with partial occlusions scribble, bounding boxes or user clicks are often provided to guide the segmentation. In the paper "EyeGuide - From Gaze Data to Instance Segmentation", we explore the usage of a remote eye tracking system to generate gaze data as an additional input for object segmentation models. The gaze data is recorded during routine image inspections (i.e. without giving a particular task) and is used as an additional input to train neural networks. The training and evaluation was done on the PascalVOC2012 train and a part of the Cellpose dataset. The corresponding raw gaze data are published here. Files Cellpose_500_cells.zip Files (671.9 MB) Name Size Download all Cellpose_500_cells.zip md5:6eba97511ee2351db3769a57de7c9342 71.4 MB Preview Download PascalVOC2012_train.zip md5:c2444e06be43e7842349ff061a761bad 600.4 MB Preview Download Additional details Funding Deutsche Forschungsgemeinschaft Male Germ Cells: from Genes to Function KFO 326 Dates Created 2023 Collected 2023-02-09/2023-02-22