どんなもの？
Group Activity Recognitionにおける弱教師あり学習手法の提案．重要なインスタンスの関連度合いを定量化．またNBAデータセットを公開
先行研究と比べてどこがすごい?
- 弱教師あり学習での使用を想定した，NBAデータセットを提案
- 空間方向の関係性，時間の関係性を定量化し，これをエンドツーエンドで学習しているので，ここのインスタンスの学習が不要となっている．
技術や手法のキモはどこ？
- Social Adaptive Modelingにより，空間方向の関係性，時間の関係性を定量化
どうやって有効だと検証した？
- 提案したNBAデータセットでの評価
- Volleyballデータセットでの評価
議論はある？
- 重要なインスタンスが欠損した場合の性能への影響は？
次に読むべき論文は？
おそらくここから弱教師ありGARの話は始まった
Relational Reasoning はシーングラフの使う方法が主流なので軌道検索にも使えそう
