#192
summarized by : Mariko Nakano
Disentangling and Unifying Graph Convolutions for Skeleton-Based Action Recognition

どんな論文か?

時空間グラフを用いたスケルトンベースのaction recognitionにおいて,(1)距離によってエッジの重み付けが偏る,(2)時空間的な共同依存性が効果的に捉えられない,という問題がある.この二つの問題を解決するために特徴抽出器MS-G3Dを提案している.
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新規性

(1)近くの近傍と遠くの近傍との間の冗長な依存関係を除去.;(2) 空間時間領域のグラフエッジをスキップ接続として導入.スケルトングラフシーケンスから空間-時間的依存性を直接モデル化.

結果

NTU RGB+D 120,NTU RGB+D 60,Kinetics Skeleton 400で既存手法と比べSOTAを達成.

その他(なぜ通ったか?等)