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#153
summarized by : Tsubura Kazuki
どんな論文か？
大人数の場面でグループアクティビティを認識するには，アクター間の関係をモデル化することが重要．この論文では，ディープモデルを用いてアクター間の識別関係を学習することを目的として設定し，アクター間と外観と位置の関係を同時に捉えるための柔軟で効果的なActor Relation Graph (ARG)を提案．グラフ畳み込みネットワークを用いることで，ARGはend-to-endで学習可能．
新規性
シーン内におけるアクター間の関係を明示的にモデル化することで，異なるグループ活動を識別する性能を提供．スパース時間サンプリング戦略を用いたGCNを適用することで，ARGに対する効率的な推論方式を紹介．
結果
最先端手法と比較して，精度を向上させることに成功．
その他（なぜ通ったか？等）
アブレーションスタディを行うことで有効性を主張している．
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