模型中分为两部分：
1.proposal模块：检测视频中的proposal区域
2.captioning模块：将proposal模块的结果作为输入，输出整个视频的captioning结果。
Proposal模块
解决了长视频中的时间检测问题，原来通常是将视频池化为一个向量，只能描述clip，不能检测到长视频中的多个事件。
输入：视频通过C3D模型产生的C3D特征，{ft = F(vt : vt+δ)}，其中δ是时间分辨率（帧数大小），F输出的特征为NxD维，D=500，N = T /δ。即将视频分割成了N个16帧的片段，对每一个16帧的片段都产生一个500维的C3D特征。
DAPS:将输入的序列利用多步长进入Daps，文中使用了1，2，4，8步长进行平行操作，得到了多个proposal区域。
输出：
P = {(tstart, tend, score , h )}，proposal事件的起始时间和评分，当评分大于阈值则进入captioning模块，h是每一个proposal事件的隐藏表达，作为captioning的输入。
Captioning模块
利用proposal模块输出的h状态，结合上下文生成每一个事件的描述。(hpast , h , hfuture )作为captioning LSTM的输入
其中hipast是i事件之前的所有proposal事件的表达，hifuture是i事件之后所有proposal事件的表达，hi是自身的表达。
其中Zpast是在i时间之前所有proposal事件的总数。
Wj的计算方式如下：
ai是注意力向量，通过wa和ba学习而来。
语言模型
2层LSTM，512个隐藏单元，利用标准差为0.01的高斯分布来初始化词向量，预测时，beam search大小为5.
损失函数
proposal模块预测的置信度在0~1之间，利用交叉熵计算proposal的置信度。
IoU高的proposal事件才会被传到语言模型。语言模型中，计算每个词的交叉熵，然后通过batch-size和句长进行归一化。
训练与优化
在加入上下文联系之前，先利用相邻的事件训练captioning模块10个epoch。以标准差为0.01的高斯分布初始化权重，使用加0.9动量的SGD优化器，语言模型的步长为0.01，proposal的步长为0.001.
