t-urning / sit_trajectoryprediction Goto Github PK

您好，我最近在做轨迹预测方面的研究，复现了您的这篇论文，想向您请教几个问题：
1.请问您的代码运行了多久，我在20G显卡的服务器上运行，进度非常缓慢，一天大概跑6个epoch，跑完300个可能需要50多天。想咨询一下这是正常情况，还是我实验出现了问题。
2.请问数据预处理部分，您参考的deo代码有原始数据集吗？他采用的matlab文件中，需要首先对数据按照路段名称进行分类，现在NGSIM官网下载的数据不支持分类下载了。我想了解一下本文所用数据集所包含的高速公路场景，以及处理数据的过程中如何将数据集扩充到那么大的数据量。
非常感谢您的回复，希望您可以直接回复，或和我通过邮箱交流！[email protected]

您好，请问数据集放在哪里，您的文档里没有显示data文件夹

作者方便把数据可视化的npy/np文件生成部分的代码开源嘛，非常感谢

你好，根据preprocess_data.m处理的数据中似乎没有速度这个特征吧，只有位置x, y

1.feeder_ngsim.py 请问按照Deo 提供的 MATLAB 脚本 (preprocess_data.m)，得到的tracks中的每个元组的第一维度是3维的，但是您提供的trainset，valset, testset中的维度是4维的。preprocess_data.m中的第180，190和200行显示的是3维。
2.attention.py 请问为什么将slf_attn_mask设成一个下三角包括对角线为True的矩阵，如果考虑时间的影响，不应该是一个上三角矩阵吗？
3.代码中对于原始数据使用了除以最大值的归一化方法把数据压缩成（0，1]，但Decoder部分对预测结果使用tanh激活函数，把数据压缩到(-1,1)之间，然后计算RMSE，请问这样做的原因是什么呢？