論文の概要: trajdata: A Unified Interface to Multiple Human Trajectory Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13924v1
• Date: Wed, 26 Jul 2023 02:45:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-27 13:49:18.192433
• Title: trajdata: A Unified Interface to Multiple Human Trajectory Datasets
• Title（参考訳）: trajdata: 複数の人軌道データセットに対する統一インターフェース
• Authors: Boris Ivanovic, Guanyu Song, Igor Gilitschenski, Marco Pavone
• Abstract要約: 複数の人的トラジェクトリデータセットに対する統一インターフェースであるtrajdataを提案する。 Trajdataは、トラジェクトリとマップデータのためのシンプルで均一で効率的な表現とAPIを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.93180256927027
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The field of trajectory forecasting has grown significantly in recent years, partially owing to the release of numerous large-scale, real-world human trajectory datasets for autonomous vehicles (AVs) and pedestrian motion tracking. While such datasets have been a boon for the community, they each use custom and unique data formats and APIs, making it cumbersome for researchers to train and evaluate methods across multiple datasets. To remedy this, we present trajdata: a unified interface to multiple human trajectory datasets. At its core, trajdata provides a simple, uniform, and efficient representation and API for trajectory and map data. As a demonstration of its capabilities, in this work we conduct a comprehensive empirical evaluation of existing trajectory datasets, providing users with a rich understanding of the data underpinning much of current pedestrian and AV motion forecasting research, and proposing suggestions for future datasets from these insights. trajdata is permissively licensed (Apache 2.0) and can be accessed online at https://github.com/NVlabs/trajdata
• Abstract（参考訳）: 軌道予測の分野は近年大きく成長しており、自動運転車(AV)のための大規模で現実的な人間の軌道データセットの公開や歩行者の動き追跡が原因となっている。 このようなデータセットはコミュニティにとって朗報だが、それぞれ独自のデータフォーマットとAPIを使用しているため、研究者が複数のデータセットをまたいだメソッドのトレーニングと評価が難しい。 これを改善するために、複数の人間の軌跡データセットに統一されたインターフェースであるtrajdataを提案する。 trajdataの中核は、トラジェクトリとマップデータのためのシンプルで均一で効率的な表現とAPIを提供する。 そこで本研究では,既存の軌跡データセットの包括的実験的評価を行い,現在の歩行者とavモーション予測研究の基盤となるデータを理解し,これらの知見から将来のデータセットの提案を提示する。 trajdataは許容ライセンス(apache 2.0)であり、https://github.com/nvlabs/trajdataでアクセスすることができる。

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