EigenTrajectory项目中静态距离参数static_dist的设置原理与实践

EigenTrajectory项目中静态距离参数static_dist的设置原理与实践

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

静态距离参数的重要性

在EigenTrajectory这个行人轨迹预测项目中，static_dist参数扮演着关键角色。该参数主要用于处理静止轨迹的归一化问题，防止在计算过程中出现除以零或产生过大数值的情况。项目作者InhwanBae指出，这个参数虽然重要，但对模型性能的影响相对有限，数值上的微小调整（如0.327与0.328之间）通常不会造成显著差异。

不同数据集的参数设置

根据项目实践，不同数据集对应着不同的static_dist参数值：

• ETH数据集：0.419
• ZARA1数据集：0.338
• SDD数据集：0.326

这些数值的选择并非随意，而是基于对各数据集特性的深入理解。特别是对于SDD数据集，由于其使用像素坐标系而非真实世界坐标系，需要进行额外的缩放处理。

SDD数据集的特殊处理

SDD数据集与其他数据集相比有一个显著特点：它使用的是像素坐标而非真实世界坐标。为了使其分布与ETH/UCY等数据集相匹配，项目采用了两种等效的处理方式：

1. 将观测轨迹(obs_traj)和预测轨迹(pred_traj)的数值除以20
2. 将static_dist参数值乘以20

这种缩放处理确保了不同坐标系下的数据能够在相似的数值范围内工作，保持了模型的一致性和可比性。

参数选择的实践建议

对于希望在自己的数据集上应用EigenTrajectory的研究者，以下建议可能有所帮助：

1. 对于与ETH/UCY类似的数据集，可以参考已有数值进行设置
2. 对于像素坐标系的数据，应当考虑进行适当的缩放处理
3. 参数值不需要过度精确，在合理范围内的小幅调整不会显著影响性能
4. 可以通过简单的数据分析来确定适合自己数据集的static_dist值

理解这些参数背后的原理，有助于研究者更好地应用EigenTrajectory项目到各种不同的行人轨迹预测场景中。

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