2つの重要なデザインを含む新しい不確実性ガイド付き協調訓練（UGCT）戦略を提案する。(1)1つ目の設計は，オンライン擬似ラベル生成モジュールで，RGBストリームとFLOWストリームが協調してお互いに学習する。(2) 2つ目の設計は、不確実性を考慮した学習モジュールで、生成された疑似ラベルのノイズを軽減することができる。

最先端のアテンションベースの3つの手法を対象とした実験結果により、提案した学習戦略がこれらの手法の性能を大幅に向上させることができることが実証された。例えば、THUMOS14データセットにおいて、mAP@IoU=0.5、3つの手法ともに4%以上の向上が見られた。