trajdata: A Unified Interface to Multiple Human Trajectory Datasets

要約

軌道予測の分野は、自動運転車 (AV) や歩行者動作追跡のための大規模な現実世界の人間の軌道データセットが多数リリースされたこともあり、近年大幅に成長しました。
このようなデータセットはコミュニティにとって恩恵となっていますが、それぞれがカスタムで独自のデータ形式と API を使用しているため、研究者が複数のデータセットにわたってメソッドをトレーニングおよび評価するのは煩雑です。
これを解決するために、複数の人の軌跡データセットへの統合インターフェイスである trajdata を紹介します。
trajdata の核となるのは、軌跡データと地図データのシンプルで均一かつ効率的な表現と API です。
その機能のデモンストレーションとして、この作業では、既存の軌跡データセットの包括的な実証的評価を実施し、現在の歩行者および AV の動作予測研究の多くを支えているデータについての豊富な理解をユーザーに提供し、これらの洞察から将来のデータセットに対する提案を提案します。
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trajdata は寛容にライセンスされており (Apache 2.0)、https://github.com/NVlabs/trajdata からオンラインでアクセスできます。

要約(オリジナル)

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

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