スケルトンから行動認識するためのグラフの形状を維持しないGCNを提案。従来のGCNでは、すべてのレイヤーで人体の構造と同じトポロジーのグラフを用いていたが、離れている関節の関係をうまく表現できないという問題があった。そこで、モデルの内部でグラフの形状をデータに合わせて変化させる構造を取り入れた。また、関節からなるグラフと骨格からなるグラフのTwo-streamを用いることで精度を向上させる。