在深度学习项目中，如何利用卷积神经网络(CNN)改进凝视估计技术？请结合《深度学习驱动的凝视估计：一种新的神经网络架构》的内容，提供具体的实现策略。

针对凝视估计的深度学习项目，卷积神经网络(CNN)可以通过几种方法来改进这一技术。首先，由于凝视估计涉及从图像中推断三维注视方向，CNN模型需要能够提取与头部姿势、眼睛外观和光照条件等变量相关的特征。《深度学习驱动的凝视估计：一种新的神经网络架构》中提出的层叠沙漏网络是一种创新的方法，它通过引入中间图形表示将注视方向分解成可管理的步骤，这为CNN模型的设计提供了思路。

参考资源链接：[深度学习驱动的凝视估计：一种新的神经网络架构](https://wenku.csdn.net/doc/3dwos0ngki?spm=1055.2569.3001.10343)

具体实现策略可以包括以下几个步骤：
1. 数据预处理：收集包含头部姿势变化、光照条件不同、眼睛外观各异的数据集，并进行必要的标注，如头部姿势角度、注视方向等。
2. 特征提取：设计CNN架构，包括选择适合的卷积层、池化层和激活函数，来提取图像中的关键特征。例如，可以使用预训练的模型如LeNet-5、VGG-16或AlexNet作为基础，并对其进行适当修改以适应凝视估计任务。
3. 中间图形表示：将提取的特征映射到中间图形表示上，这可以是一个低维空间，其中包含凝视估计的粗略信息，如注视方向的大致区域。
4. 精细化定位：利用逐层细化的CNN结构，将中间图形表示逐步转化成更精确的3D注视方向估计。
5. 模型训练与验证：使用收集的数据集对CNN模型进行训练，并采用交叉验证等技术来验证模型的泛化能力和准确性。

通过这种策略，CNN模型可以在不同的变量影响下，学习到更为鲁棒的凝视估计能力，从而提高无约束条件下的准确性。该方法不仅提升了技术的实用价值，还为未来的研究和应用提供了新的方向和可能性。

参考资源链接：[深度学习驱动的凝视估计：一种新的神经网络架构](https://wenku.csdn.net/doc/3dwos0ngki?spm=1055.2569.3001.10343)