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#885
summarized by : Shunsuke NAKATSUKA
どんな論文か？
skeletonから行動認識を行う．jointをvertex，boneをedgeとして有向グラフを学習するGNNを学習する．これにより，jointとboneの依存性を学習でき，精度の向上が見込める．
新規性
有向グラフを用いている．また通常，グラフは静的であり拍手やハグといった左右の手が重要となる行動ではその関係性を見られていなかったが，動的にすることで解消した．また，spatialとmotionの情報を融合させるtwo stream frameworkを提案．
結果
NTU-RGBD，Skeleton-Kineticsにおいて認識精度がSoTA．従来のhandcraftedな特徴ベース，RNNベース，CNNベース，GCNベースのモデルを大きく上回る精度．
その他（なぜ通ったか？等）
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