介绍视线跟踪技术在人机交互、虚拟现实等领域的应用价值，以及现有深度学习网络在计算资源消耗上的问题
明确本研究旨在通过优化深度学习网络结构，减少计算资源消耗，提高视线跟踪系统的实时性和准确性
阐述研究对提升视线跟踪系统性能、促进相关领域技术进步和实际应用推广的意义
详细描述本研究将针对哪些方面进行探索，包括网络结构设计、参数优化、实验验证等内容
概述本研究的整体思路，包括如何从理论和实践两个层面解决视线跟踪中的计算资源消耗问题
介绍本研究将采用的数据集、实验平台和具体算法，以及如何通过实验验证研究假设
介绍论文各章节的内容安排，包括引言、研究背景、网络瘦身方法、实验验证、结论与建议等部分
总结本研究在方法论和技术实现方面的创新之处，如新的网络结构设计或参数优化策略
介绍视线跟踪技术的基本原理、发展历程和应用场景，以及其在现代科技中的重要性
分类介绍现有的视线跟踪方法，包括基于图像处理的方法、基于深度学习的方法等
详细描述深度学习技术如何应用于视线跟踪，并讨论其优势和局限性
分析现有深度学习网络在视线跟踪中的资源消耗问题，提出网络瘦身的需求
综述现有的网络瘦身技术，包括剪枝、量化、知识蒸馏等方法
讨论网络瘦身技术在视线跟踪中的适用性和潜在优势
明确网络瘦身方法的目标，包括降低计算复杂度、减少存储需求和提高推理速度
详细描述如何通过剪枝技术去除冗余神经元和连接，以减少网络复杂度
介绍如何通过量化技术减少权重的精度，从而降低计算量和存储需求
描述如何通过知识蒸馏技术将大型网络的知识转移到小型网络中，以保持精度
讨论如何将剪枝、量化和知识蒸馏方法集成到一个统一的网络瘦身框架中
分析网络瘦身方法在视线跟踪任务中的可行性和效果预期
描述选用的数据集，包括数据集的特点和适用性
详细介绍实验所用的硬件和软件平台，包括GPU型号、操作系统等
定义评价网络瘦身效果的关键指标，如精度、推理时间和存储需求
展示实验结果，包括不同网络瘦身方法的效果对比
深入分析实验结果，探讨不同网络瘦身方法的优势和不足
讨论实验结果的实际应用价值和可能的改进方向
明确性能评估的关键指标，包括精度、延迟、资源消耗等
介绍视线跟踪系统的整体架构设计，包括前端采集模块和后端处理模块
描述性能评估的具体方法，包括基准测试和实际应用场景测试
展示性能评估的结果，包括不同网络瘦身方法下系统的性能表现
深入分析性能评估结果，探讨网络瘦身对系统性能的影响
讨论性能评估结果的实际意义和可能的改进建议
总结论文的主要研究结论，包括网络瘦身方法的有效性和系统性能提升情况
展望未来在视线跟踪和深度学习网络瘦身领域的研究方向和发展趋势
基于研究结论，提出完善视线跟踪技术应用的政策建议
提出进一步研究的方向和计划，包括扩展实验数据集、改进网络瘦身方法等