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#763
summarized by : Shunsuke NAKATSUKA
どんな論文か？
end to endなGroup Activity Recognitionモデル．データ的にはBounding BoxとGroup Activity Labelが与えられている．
新規性
Convolutional Relational Machine (CRN)を提案．具体的には動画や画像の特徴マップからActivity Mapを何度も算出し，refineする．このとき最後に得られるActivity MapからGroup Activity Labelを予測する（実験ではstage 4までrefine）．
結果
Volleyball Datasetにおいて，従来手法を大きく上回る精度．また，特徴マップのみ，stage-1まで, stage-2まで，stage-4 + RGB, stage-4 + Flow, stage-4 + RGB + Flow など11種類の条件で実験をし， stage-4 + RGB + Flowが最も高精度．
その他（なぜ通ったか？等）
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