本文提出了一种基于引导注意力机制的短期对象交互预测方法，结合物体检测和时空特征，增强运动和上下文信息。新模型GANO在EGO4D数据集上表现优异，成功预测下一个活跃对象及其未来动作，取得最佳成绩。

本技术报告提出了一种基于引导注意力机制的解决方案来解决EGO4D短期预测挑战。该解决方案结合了物体检测和时空特征提取，增强了运动和上下文信息，并解码物体中心和运动中心的信息。在快速网络上应用引导关注力，构建了模型，在验证集和测试集上获得了更好的性能和最佳成绩。