Temporal Action Proposal（一連の映像中から特定の行動が行われている部分を切り出すタスク）に取り組んでいる。既存手法としては、SPPと呼ばれる切り出されたクリップに対する良し悪しから判断する手法と、FAPと呼ばれる各フレームに対して行動度を推定する2つの手法があったが、本論文では双方の良さを組み合わせてend to endで学習可能なMGGという指標を開発し、SoTAを達成。