EigenTrajectory项目中SDD数据集的使用解析

EigenTrajectory项目中SDD数据集的使用解析

EigenTrajectory Official Code for "EigenTrajectory: Low-Rank Descriptors for Multi-Modal Trajectory Forecasting (ICCV 2023)" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ei/EigenTrajectory

数据集背景

EigenTrajectory是一个基于轨迹预测的开源项目，其中使用了斯坦福无人机数据集(SDD)作为重要的训练和测试数据来源。SDD数据集是轨迹预测和行人行为分析领域常用的基准数据集之一。

数据集特点

该数据集主要包含以下特点：

1. 采集自真实校园环境中的无人机视角
2. 记录了行人、自行车等移动对象的运动轨迹
3. 包含丰富的交互场景和复杂运动模式
4. 数据格式经过预处理，可直接用于轨迹预测模型的训练

数据预处理

在EigenTrajectory项目中，作者使用了经过Y-Net模型预处理后的SDD数据集版本。这种预处理通常包括：

• 坐标系统一化
• 轨迹归一化
• 时间序列对齐
• 数据增强等步骤

预处理后的数据更适合深度学习模型的输入要求，能够提高模型的训练效率和预测准确性。

在EigenTrajectory中的应用

EigenTrajectory项目利用SDD数据集主要实现了：

1. 轨迹特征提取
2. 运动模式分析
3. 未来轨迹预测
4. 行人交互建模

该数据集为验证EigenTrajectory提出的轨迹特征分解方法提供了可靠的基准测试环境。

技术价值

使用标准化的SDD数据集使得：

1. 研究结果具有可比性
2. 方法验证更加客观
3. 便于与其他先进方法进行对比
4. 加速模型开发周期

对于轨迹预测领域的研究者而言，理解和使用SDD数据集是开展相关工作的基础。EigenTrajectory项目通过使用这一标准数据集，确保了研究成果的可靠性和可复现性。

EigenTrajectory Official Code for "EigenTrajectory: Low-Rank Descriptors for Multi-Modal Trajectory Forecasting (ICCV 2023)" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ei/EigenTrajectory