文章提出一種scene graph feature banks (sgfb)方法來將時空scene graphs和action recognition結合
通過時空場景圖來更好的理解人和物體互動的相互作用方式，作者希望在更具可分解性和概括性的行為理解方面開闢乙個新的研究方向。
具體方法：
在action recognition實驗中，作者發現對動作的組成部分（objects和human-object relationships）進行標註將顯著改善**的準確率
在few-shot action recognition實驗中，scene graphs中額外的資訊使得僅需要幾個訓練樣例就能總結出動作類別
future work:
spatio-temporal action localization: 通常的做法只是定位actors，但未來要做的不僅僅是定位actors的位置，而且要定位出進行互動的objects
explainable action models: 作者提供了用於訓練和評估可解釋性模型幀級的attention標籤
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