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#175
summarized by : Hiromasa Sakata
どんな論文か？
LSTMを使用した Skeleton based の動作認識モデルにおいて, Attentionを使って特定シーンでの関節の重要度を考慮したAGC-LSTMの提案.
NTU RGB+D, Northwestern-UCLA両データセットにおいて, 既存モデルを上回るスコアを出した.
新規性
Skleleton Based の動作認識タスクにおいて 初めて Graph Convolutional LSTMを適用した. 従来は, 時間軸と空間軸で別々のアーキテクチャを用いていたが, それを1つのモデルで扱える.
結果
NTU RGB+D, Northwestern-UCLA両データセットにおいて,SR-TSL, HCN, PB-GCNなどの 既存モデルを上回るスコアを出した.
その他（なぜ通ったか？等）
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