Activity forecasting
- 10. 実験
10
データセット
VIRAT ground dataset http://www.viratdata.org/
92個の動画を利用
80%で学習、20%で評価、3-fold cross validation
特徴ベクトル(40次元)
シーンラベル(歩道、建物、フェンス等):9種類
シーンラベル別のオブジェクト間距離:4種類
人物トラッカー出力:3種類
旅行時間:1種類
- 11. 実験結果(1) 定量評価は論文参照
11
1. Sequence smoothing
時刻 t までの軌跡をスムージング
2. Destination forecasting
時刻 t 以降の行動を予測
http://www.cs.cmu.edu/~kkitani/ActivityForecasting.html