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摘要。机器学习正在改变视频编辑行业。计算机视觉领域的最新进展提升了视频编辑任务的水平，例如智能重构、转描、调色或应用数字化妆。然而，大多数解决方案都集中在视频处理和视觉特效上。这项工作引入了视频编辑的解剖结构、数据集和基准，以促进人工智能辅助视频编辑的研究。我们的基准套件专注于视频编辑任务，而不仅仅是视觉效果，例如自动素材组织和辅助视频组装。为了在这些方面开展研究，我们从电影场景中采样的 196176 个镜头中注释了超过 150 万个标签，其中包含与电影摄影相关的概念。我们为每个任务建立了有竞争力的基线方法和详细的分析。我们希望我们的工作能够激发对人工智能辅助视频编辑的未开发领域的创新研究。代码可在以下位置获得：https://github.com/dawitmureja/AVE.git。
人工智能辅助视频编辑的数据集和基准套件
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