اكتشاف الأنشطة في مقاطع الفيديو غير المقصوصة هو مهمة مهمة ولكنها صعبة. أداء الطرق الحالية لا يزال غير مرضٍ، على سبيل المثال، تواجه هذه الطرق غالبًا صعوبات في تحديد بداية ونهاية عمل معقد طويل. في هذا البحث، نقترح إطارًا عامًا يمكنه اكتشاف مجموعة متنوعة من الأنشطة بدقة من مقاطع الفيديو غير المقصوصة. أولى إسهاماتنا هي خطة اقتراح جديدة قادرة على توليد مرشحين بكفاءة وبحدود زمنية دقيقة. الإسهام الآخر هو خط أنابيب تصنيف متدرج يميز بشكل صريح بين صلة المرشح والاكتمال. على مجموعتين من البيانات الصعبتين للكشف عن الأنشطة الزمنية، THUMOS14 وActivityNet (ثاموس14 ونشاطنت)، أثبت الإطار المقترح أنه يتفوق بشكل كبير على أفضل الطرق الحالية، مما يدل على دقته العالية وقدرته القوية على التكيف عند التعامل مع أنشطة ذات هياكل زمنية مختلفة.