##Task: Video Segment Importance Score Prediction

참가자들은 시간 순서대로 분할된 비디오 Frame 데이터를 입력으로 받습니다.

모델의 출력은 각 비디오 Segment에 할당되는 Importance Score (0.0에서 1.0 사이의 실수)여야 합니다. 이 점수는 해당 Frame이 요약본에 포함될 가치, 즉 비디오의 핵심 콘텐츠를 전달하는 정도를 나타냅니다.

##학습 및 평가 원칙:
- Ground Truth Score: 평가에 사용되는 Ground Truth 점수는 다수의 주석자가 독립적으로 부여한 점수들을 평균 내어 계산됩니다.

- Model Objective: 모델은 예측된 Importance Score의 Rank Order가 Ground Truth 점수의 Rank Order와 가장 높은 상관관계(Correlation)를 가지도록 설계되어야 합니다. 이는 모델이 인간의 요약 의도를 얼마나 정확하게 포착하는지를 나타냅니다