JAADは、自動運転の文脈における共同注意を研究するためのデータセットです。焦点は、横断地点における歩行者と運転手の行動、およびそれらに影響を与える要因にあります。この目的のために、JAADデータセットは、240時間以上の運転映像から抽出された346の短いビデオクリップ（5 - 10秒の長さ）の豊富に注釈付けされたコレクションを提供します。これらのビデオは、北米と東欧のいくつかの場所で撮影され、様々な天候条件下での日常の都市部運転に典型的なシーンを表しています。

すべての歩行者に対して、遮蔽タグ付きのバウンディングボックスが提供されており、このデータセットは歩行者検出に適しています。 行動注釈は、運転手と相互作用するまたは運転手の注意を必要とする歩行者の行動を指定します。各ビデオには、いくつかのタグ（天候、場所など）と、固定リストからのタイムスタンプ付きの行動ラベル（例：停止、歩行、注視など）があります。さらに、各歩行者に対して人口統計学的属性のリスト（例：年齢、性別、移動方向など）が提供され、各フレームに対して目に見える交通シーン要素のリスト（例：停止標識、信号機など）が提供されます。

あなたの研究で私たちのデータセットが役に立った場合、私たちの論文を引用することを検討してください：

@inproceedings{rasouli2017ICCVW, title={Are they going to cross? A benchmark dataset and baseline for pedestrian crosswalk behavior}, author={Rasouli, Amir and Kotseruba, Iuliia and Tsotsos, John K}, booktitle=Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision Workshops, pages={206--213}, year={2017} }

@inproceedings{Rasouli2017IV, title=Agreeing to cross: How drivers and pedestrians communicate, author={Rasouli, Amir and Kotseruba, Iuliia and Tsotsos, John K}, booktitle={IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)}, pages={264--269}, year={2017} }