تقدم هذه الورقة حلنا لتحدي التداخل بين AVA-Kinetics في ورشة عمل ActivityNet ضمن مؤتمر CVPR 2021. يستخدم حلنا عدة طرق لنمذجة العلاقات للكشف عن الأنشطة المكانية-الزمانية، ويتبني استراتيجية تدريب لدمج نمذجة العلاقات المتعددة في التدريب الشامل على مجموعتي بيانات الفيديو الكبيرتين. كما تم دراسة التعلم باستخدام بنك الذاكرة والضبط الدقيق لتوزيع الذيل الطويل بهدف تحسين الأداء بشكل أكبر. في هذه الورقة، نوضح تفاصيل تنفيذ حلنا ونقدم نتائج التجارب والمناقشات المرتبطة بها. وفي النهاية، حققنا دقة mAP قدرها 40.67 على مجموعة الاختبار الخاصة بـ AVA-Kinetics.