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视频突出显示检测是自动从长视频中选择最吸引人的时刻的任务。这个问题极具挑战性，因为它旨在学习一种从现实世界中各种视频中查找亮点的一般方法。任务具有天生的主观性，因为对个人的定义在个人之间有所不同。因此，为了检测一致且有意义的重点，先前的基准数据集已由多个（5-20）评估者标记。由于手动标记的高成本，大多数现有的公共基准都非常小，只包含几十或数百个视频。这种不足的基准量表会引起多个问题，例如不稳定的评估或在火车测试分裂中的高灵敏度。我们提出了Hisum先生（https://github.com/mrhisum/mr.hisum），这是一个大型数据集，用于视频突出显示和摘要，包含31,892个视频和可靠的标签，每次视频汇总了超过50,000多个用户。我们从经验上证明了标签是通过交叉传输和用户研究的框架重要性的可靠性。
Hisum先生：一个大型数据集，用于视频突出显示检测和摘要
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