TrajNet 轨迹预测数据集

TrajNet 是基于轨迹的大规模活动基准，提供用于测试方法的统一评估系统。该挑战包括预测 3,161 条人类轨迹，基于世界平面坐标为每条轨迹观察 8 个连续的 ground truth 值（3.2 秒），即 t-7, t-6, …, t，并预测随后的 12 个轨迹（4.8 秒），即 t+1,…，t+12 。

TrajNet is a large-scale trajectory-based activity benchmark that provides a unified evaluation system for testing research methodologies. This challenge requires predicting 3,161 human trajectories: for each trajectory, 8 consecutive ground truth values (totaling 3.2 seconds) based on world planar coordinates are provided as input, specifically t-7, t-6, …, t, and the subsequent 12 trajectory values (totaling 4.8 seconds), i.e., t+1, …, t+12, need to be predicted.

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背景与挑战

背景概述

TrajNet轨迹预测数据集是一个大规模活动基准，提供统一评估系统，用于测试方法。它包含3,161条人类轨迹，基于世界平面坐标观察8个连续真实值（3.2秒），并预测随后的12个轨迹（4.8秒），整合了多个相关数据集如BIWI Hotel和Stanford Drone Dataset。