論文の概要: The Stanford Drone Dataset is More Complex than We Think: An Analysis of
Key Characteristics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11743v1
- Date: Tue, 22 Mar 2022 13:58:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-23 13:59:28.221272
- Title: The Stanford Drone Dataset is More Complex than We Think: An Analysis of
Key Characteristics
- Title（参考訳）: スタンフォード大学のドローンデータセットは、想像以上に複雑だ: 重要な特徴の分析
- Authors: Joshua Andle, Nicholas Soucy, Simon Socolow, Salimeh Yasaei Sekeh
- Abstract要約: スタンフォード・ドローン・データセット(SDD)の特徴について論じる。
この不便さがユーザに提供する情報を減らし,パフォーマンスに与える影響を実証する。
私たちの意図は、今後このデータセットに適用されるパフォーマンスとメソッドを向上させると同時に、新しいユーザのためのデータセットの明らかでない特徴を明確化することにあります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.064612766965483
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Several datasets exist which contain annotated information of individuals'
trajectories. Such datasets are vital for many real-world applications,
including trajectory prediction and autonomous navigation. One prominent
dataset currently in use is the Stanford Drone Dataset (SDD). Despite its
prominence, discussion surrounding the characteristics of this dataset is
insufficient. We demonstrate how this insufficiency reduces the information
available to users and can impact performance. Our contributions include the
outlining of key characteristics in the SDD, employment of an
information-theoretic measure and custom metric to clearly visualize those
characteristics, the implementation of the PECNet and Y-Net trajectory
prediction models to demonstrate the outlined characteristics' impact on
predictive performance, and lastly we provide a comparison between the SDD and
Intersection Drone (inD) Dataset. Our analysis of the SDD's key characteristics
is important because without adequate information about available datasets a
user's ability to select the most suitable dataset for their methods, to
reproduce one another's results, and to interpret their own results are
hindered. The observations we make through this analysis provide a readily
accessible and interpretable source of information for those planning to use
the SDD. Our intention is to increase the performance and reproducibility of
methods applied to this dataset going forward, while also clearly detailing
less obvious features of the dataset for new users.
- Abstract（参考訳）: 個人軌跡の注釈付き情報を含むいくつかのデータセットが存在する。
このようなデータセットは、軌道予測や自律ナビゲーションなど、多くの現実世界のアプリケーションにとって不可欠である。
現在使用されている注目すべきデータセットは、Stanford Drone Dataset (SDD)である。
しかし,このデータセットの特徴に関する議論は不十分である。
この不便さがユーザに提供する情報を減らし,パフォーマンスに与える影響を実証する。
コントリビューションには、SDDの重要な特徴の概要、これらの特徴を明確に視覚化するための情報理論測度とカスタムメトリックの使用、予測性能に対する特徴の概略的影響を示すPECNetとY-Net軌道予測モデルの実装、最後にSDDとIntersection Drone(inD)データセットの比較などが含まれる。
利用可能なデータセットに関する十分な情報がなければ、ユーザがそれぞれのメソッドに最も適したデータセットを選択し、お互いの結果を再現し、自身の結果を解釈する能力が妨げられるため、SDDの重要な特徴について分析することが重要である。
この分析によって得られた観察は、SDDの使用を計画する人々にとって、容易にアクセス可能で解釈可能な情報ソースを提供する。
当社の意図は、今後このデータセットに適用されるメソッドのパフォーマンスと再現性を高めると同時に、新規ユーザのためのデータセットの明確な特徴を明確化することにあります。
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