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基于大型模型的视频摘要顺序关键帧提取
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内容提要
该文章介绍了一项名为SceneSum的新的基于视频的场景摘要任务，旨在将长视频场景漫游摘要为一小组空间多样的帧。作者提出了一个由两个阶段组成的自监督流程，实验证明该方法性能超过了普通视频摘要基线的50%。
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关键要点
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提出了一项名为SceneSum的新任务，旨在将长视频场景摘要为空间多样的帧。
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该任务在监视、房地产和机器人等领域有重要应用。
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解决方案为一个由两个阶段组成的自监督流程。
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第一阶段使用聚类分割视频序列，结合视觉地点识别促进空间多样性。
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第二阶段从每个簇中选择一个代表性关键帧作为摘要，考虑资源限制。
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如果有基准图像轨迹可用，可以增强聚类和关键帧选择的监督损失。
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大量实验证明该方法性能超过普通视频摘要基线的50%。
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