这个存储库包含了《深远未来的注视预测：使用对抗网络注视自我中心的视频》的实现，由张梦敏、耿敬德、林周慧、赵琦和冯佳诗在CVPR 2017上发表。请访问CVPR网站下载正式副本。补充材料可供下载。我们的TPAMI论文已被接受，这是CVPR论文的扩展版本。通过引入新问题，我们介绍了自我中心视频注视预测的新挑战。我们提出了一种新模型“深远注视（DFG）”，它基于生成对抗网络，在单个当前帧的条件下生成多个未来帧，并预测接下来几秒内的相应未来注视。我们通过并行添加DFG-P路径来扩展CVPR工作，该路径利用从当前帧提取的任务信息来预测凝视先验地图。通过DFG-G路径和DFG-P路径的融合，我们的模型显著提高了凝视预测的性能。