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#113
summarized by : Shun.ishizaka
どんな論文か？
actionを時系列データとしてのscene graphの形で表現するようなdatasetを構築．actionの区間およびラベルをアノテーションしたのち，各action区間ごとに5frameずつ物体領域およびrelationshipsのラベルを付与することでscene graphのアノテーションを付与した．また，動画からactionを認識する手法をfeature banksベースに提案．
新規性
・scene graphの情報を動画に対して付与したものは初
・scene graphを用いたaction recognition手法の提案．このdatasetで新たに付与される物体領域とrelationshipsの情報を利用している．
結果
・videoが10K(82h)，actionカテゴリが157クラス，objectのinstanceが0.4M，relationshipsラベルが1.7Mと大規模．
・既存のaction recognition手法を比較し，scene graphを利用することで精度の向上を確認
その他（なぜ通ったか？等）
Genomeシリーズ第二弾．Visual Genomeの動画版的な立ち位置．
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