既存の動作分割アルゴリズムにおける過剰分割問題が予測誤差や分割品質の低下を引き起こす現象に対し、調整可能な動画動作境界情報を参照として用いる多段階参照ネットワークを提案する。多段階時系列畳み込みネットワークを基盤とするバックボーンネットワークにおいて、各段階ごとに独立して動画動作境界情報を参照として導入する。同じ境界情報を各段階で使用するとモデルが固定化されるため、バックボーンネットワークが各段階出力計算に関与する境界値を調整し、異なるサンプルを識別処理できるように、多層並列畳み込みで構成された重み調整ユニットを提案する。多段階参照ネットワークは調整可能な境界情報を参照として利用し、時系列に沿って各段階出力を平滑に処理することで、過剰分割誤差を大幅に削減できる。実験により、本手法は3つの動画動作分割データセットGTEA、50Salads、Breakfastにおいて既存の類似手法より性能が優れていることが示され、BCN（Boundary-Aware Cascade Networks）アルゴリズムと比較して、分割編集スコアが平均1.7%、精度と再現率の調和スコアが平均1.5%向上した。

動画動作分割;時系列畳み込みネットワーク;動画動作境界;未切り取り動画