論文の概要: Shot Sequence Ordering for Video Editing: Benchmarks, Metrics, and Cinematology-Inspired Computing Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17975v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 11:37:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 10:44:08.130918
• Title: Shot Sequence Ordering for Video Editing: Benchmarks, Metrics, and Cinematology-Inspired Computing Methods
• Title（参考訳）: ビデオ編集のためのショットシーケンス順序付け:ベンチマーク、メトリクス、シネマトロジーにインスパイアされた計算方法
• Authors: Yuzhi Li, Haojun Xu, Feng Tian,
• Abstract要約: AIによるビデオ編集におけるショットシーケンス順序付けタスクは、ビデオストーリーテリングを強化するための重要なアプローチとして現れている。 本稿では,AVE-OrderとActivityNet-Orderという2つの新しいベンチマークデータセットを紹介する。 また,映画メタデータと撮影ラベルを事前知識として組み込んだシネマトロジー埋め込みの概念をSSOモデルに導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.106043070504259
• License:
• Abstract: With the rising popularity of short video platforms, the demand for video production has increased substantially. However, high-quality video creation continues to rely heavily on professional editing skills and a nuanced understanding of visual language. To address this challenge, the Shot Sequence Ordering (SSO) task in AI-assisted video editing has emerged as a pivotal approach for enhancing video storytelling and the overall viewing experience. Nevertheless, the progress in this field has been impeded by a lack of publicly available benchmark datasets. In response, this paper introduces two novel benchmark datasets, AVE-Order and ActivityNet-Order. Additionally, we employ the Kendall Tau distance as an evaluation metric for the SSO task and propose the Kendall Tau Distance-Cross Entropy Loss. We further introduce the concept of Cinematology Embedding, which incorporates movie metadata and shot labels as prior knowledge into the SSO model, and constructs the AVE-Meta dataset to validate the method's effectiveness. Experimental results indicate that the proposed loss function and method substantially enhance SSO task accuracy. All datasets are publicly accessible at https://github.com/litchiar/ShotSeqBench.
• Abstract（参考訳）: ショートビデオプラットフォームの人気が高まり、ビデオ制作の需要が大幅に増加した。 しかし、高品質なビデオ制作は、プロの編集スキルと視覚言語に関する微妙な理解に大きく依存し続けている。 この課題に対処するために、AIによるビデオ編集におけるショットシーケンスオーダリング(SSO)タスクが、ビデオストーリーテリングの強化と全体的な視聴体験の全体的な向上のための重要なアプローチとして登場した。 それでもこの分野の進歩は、公開ベンチマークデータセットの欠如によって妨げられている。 そこで本研究では,AVE-OrderとActivityNet-Orderという2つの新しいベンチマークデータセットを紹介する。 さらに、SSOタスクの評価指標としてKendall Tau距離を用い、Kendall Tau Distance-Cross Entropy Lossを提案する。 さらに,映画メタデータとショットラベルを事前知識としてSSOモデルに組み込んだCinematology Embeddingの概念を導入し,AVE-Metaデータセットを構築し,本手法の有効性を検証する。 実験結果から,提案手法はSSOタスクの精度を大幅に向上させることが示唆された。 すべてのデータセットはhttps://github.com/litchiar/ShotSeqBenchで公開されている。

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