ショット境界検出（SBD）は、多くのビデオ処理アプリケーションにおける重要な最初のステップです。本論文では、RAIデータセットにおいて最先端の結果を達成し、単一の性能が低いGPUでもリアルタイム以上の推論速度を実現するシンプルなモジュール型畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを提案します。このネットワークは、拡張畳み込みを使用し、小さなリサイズされたフレームのみで動作します。学習過程では、TRECVID IACC.3データセットから選択されたショットを使用してランダムに生成された遷移を利用しました。コードと選択した訓練済みネットワークは、https://github.com/soCzech/TransNet で公開されます。