掩码边缘优化技术方案
针对输出掩码的边缘锯齿现象,SegAnyMo提供多级处理方案:
- SAM2后处理::
- 在sam2目录下修改predictor.py中的pred_iou_thresh(建议0.88-0.92)
- 启用–use_box_refine参数进行边界框迭代优化
- multimodale Verschmelzung::
- 结合DINOv2的语义特征(dinos目录下特征图)
- 融合depth_anything_v2的深度信息
- 通过core/utils/fusion.py进行多模态投票
- 形态学处理::
- 在输出阶段添加morphologyEx操作(需修改core/utils/vis_utils.py)
- 推荐3×3椭圆核进行先膨胀后腐蚀
对于特别复杂的边缘(如毛发、透明物体),建议:1)采集专项数据进行微调;2)在训练时增加edge_loss权重;3)人工标注少量关键帧后通过–custom_train参数进行模型适配。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSegAnyMo: ein Open-Source-Tool zur automatischen Segmentierung beliebiger bewegter Objekte aus VideosDie