論文の概要: A Short Note on Analyzing Sequence Complexity in Trajectory Prediction
Benchmarks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.04677v2
- Date: Thu, 28 May 2020 15:04:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-19 05:39:34.484209
- Title: A Short Note on Analyzing Sequence Complexity in Trajectory Prediction
Benchmarks
- Title(参考訳): 軌道予測ベンチマークにおけるシーケンス複雑度の分析
- Authors: Ronny Hug, Stefan Becker, Wolfgang H\"ubner and Michael Arens
- Abstract要約: データセット表現を識別可能なサブシーケンスの小さなセットの観点から決定する手法を提案する。
合成された実世界のデータセットに関する最初の概念実証は、このアプローチの生存可能性を示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.870188183999852
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The analysis and quantification of sequence complexity is an open problem
frequently encountered when defining trajectory prediction benchmarks. In order
to enable a more informative assembly of a data basis, an approach for
determining a dataset representation in terms of a small set of distinguishable
prototypical sub-sequences is proposed. The approach employs a sequence
alignment followed by a learning vector quantization (LVQ) stage. A first proof
of concept on synthetically generated and real-world datasets shows the
viability of the approach.
- Abstract(参考訳): シーケンス複雑性の分析と定量化は、軌道予測ベンチマークを定義する際に頻繁に発生するオープン問題である。
データ基底のより情報的なアセンブリを可能にするために、識別可能な原型的なサブシーケンスの小さなセットの観点でデータセット表現を決定するアプローチが提案されている。
このアプローチではシーケンスアライメントを使用し、学習ベクトル量子化(LVQ)ステージが続く。
合成生成および実世界のデータセットの概念の最初の証明は、アプローチの実行可能性を示している。
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