本文介绍了一种基于结构化分割网络的框架，通过时间金字塔模型和判别模型实现动作实例的时间结构建模，提升了行为检测和时间分割的性能。研究涵盖弱监督、非监督学习及半监督方法，提出多种新技术以提高动作分割的准确性和效率，实验结果显示在多个数据集上均优于现有方法。