YouTubeから動画を収集し、原因は18種類、結果は7種類のラベル付けを行い、原因と結果それぞれのフレーム区間をアノテーションしたデータセットのCTA(Causality in Traffic Accident)を作成した。

合計1,935個の動画データセットを整備した。また、タスクを解くアルゴリズムを4種類に分類し、複数の既存手法でデータセットの性能評価を実施した。

現実世界の交通事故の動画を数多く収集してアノテーションを実施し、複数のアルゴリズムによる性能評価でタスクの難易度も示したため通ったと考えられる。