行動予測問題にGRNNを適用したこと。物体検出ベースのアーキテクチャにより動作者間の関係性を捉えたこと。

AVAおよびJ-HMDBにおいて将来の動作者の行動と位置を良く予測できることを実証。またJ-HMDBにおける早期行動認識についても最高性能。

アイデアそのものは分かりやすく着実な性能向上がみられる。一方でablationや問題設定の解説が不十分でどのコンポーネントがどれだけ寄与しているのか等不明点が多い。またモデル自体は2以上の系列長の入力を許すが実験では1フレームしか入力していない（Figure 1にもそう書いてある）。