これまでのRNNでのモーション推定は人以外の環境や物体との関係性が考慮されていなかった．本論文では人や対象物をノード，人と物の相互作用をエッジとする有向グラフを学習させた後，RNNに入力してモーション推定を行う．

Whole-Body Human Motionデータセットを用い，文脈を考慮していないstate-of-artな手法に対して少ない損失となった．またノイズへの堅牢性の点でも既存手法を上回った．

これまでのモーション推定の手法は対象物との文脈が考慮されておらず，データセットも文脈を考慮したものが用いられていなかったが，文脈を考慮しても良い精度が出たことで今後の手法の設計そのものを変えうる論文であるため．