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#146
summarized by : Wataru Kudo
どんな論文か？
スケルトンデータからのAction recognitionにおいて, Graph convolutional networksは計算量が多い, 受容野が狭く柔軟でないという二つの問題を抱えているため, その問題を解決するための新しいGCNのShift-GCNを提案している.
新規性
従来の隣接行列による積和ではなく, 要素の入れ替えからの積和を取ることで高速な畳み込みを実装した.
結果
NTU-RGB+D, Northwesten-UCLA, NTU-120 RGB+DでSOTA. また, 比較対象となる過去のSOTAに対して計算量が十分の一以下になった.
その他（なぜ通ったか？等）
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