Methods to quantify the complexity of trajectory datasets are still a missing piece in benchmarking human trajectory prediction models. In order to gain a better understanding of the complexity of trajectory prediction tasks and following the intuition, that more complex datasets contain more information, an approach for quantifying the amount of information contained in a dataset from a prototype-based dataset representation is proposed. The dataset representation is obtained by first employing a non-trivial spatial sequence alignment, which enables a subsequent learning vector quantization (LVQ) stage. A large-scale complexity analysis is conducted on several human trajectory prediction benchmarking datasets, followed by a brief discussion on indications for human trajectory prediction and benchmarking.


翻译:为了更好地了解轨迹预测任务的复杂性,并遵循直觉,更复杂的数据集包含更多信息,建议了从原型数据集代表中量化数据集所含信息数量的方法。数据集的表示方式首先采用非三轨空间序列对齐,从而能够随后进入学习矢量量化阶段。对几个人类轨迹预测基准数据集进行了大规模复杂分析,随后就人类轨迹预测和基准指标进行了简短讨论。

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数据集,又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。
Data set(或dataset)是一个数据的集合,通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量,如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数,该数据集的数据可能包括一个或多个成员。
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