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#118
summarized by : Chihiro Nakatani
どんな論文か？
バレーボールデータセットでのグループ行動認識の研究．
Group Transformer という機構により，選手の個人行動の時系列情報と空間的情報を同時に学習し，グループ行動認識のために良い特徴量を得る．特に，選手をクラスタリングした後にアテンションを取ることで，重要な選手関係性のみを抽出している．
新規性
1. Clustered Spatial-Temporal Transfomer により個人行動とグループ行動の認識に良い特徴量を得た．2. 時系列情報と空間的情報の依存関係を統合するモデルを提案した．3. clustered attention 機構によりグループ行動認識に重要な選手関係を効率的に学習した．
結果
1. Volleyball Dataset と Collective Activity Dataset において SOTA を達成した．
2. Clustered Spatial-Temporal Transformer（CSTT）がグループ行動認識に有効なことを実験により示した．
その他（なぜ通ったか？等）
選手同士の関係性を考える上で，時系列情報と空間的情報を同時にうまく学習できるネットワークを考案している．
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