DragAnything当前主要支持两类专业视频数据集：
官方支持数据集
- VIPSeg数据集：提供丰富的视频实例分割标注
- YouTube-VOS：包含大规模的视频对象分割数据
自定义数据处理流程
- Data preparation：收集包含目标对象的视频片段
- 轨迹标注：使用配套的Co-Track工具生成运动轨迹注释文件
(支持JSON和CSV格式) - format conversion：参照项目文档要求处理为指定数据结构
- Catalog Configuration：将处理后的数据放入
./custom_data/subdirectories
项目建议对自定义数据先进行小规模测试，确保运动控制效果符合预期后再进行批量处理。值得注意的是，由于采用开放域嵌入表示，DragAnything对新物体的适应能力较强，通常不需要大量训练数据即可获得不错的效果。
This answer comes from the articleDragAnything: Controlled motion silicon-based video generation for solid objects in imagesThe
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