使用SegAnyMo处理自定义视频数据主要包括以下步骤：
1. 数据准备：
- 将视频或图像序列按标准目录结构组织
- 如果是视频文件，需先用工具(如FFmpeg)提取帧到images文件夹
- 确保文件名格式符合要求(SAM2需要纯数字命名的.jpg文件)
2. 运行预处理：
- 使用run_inference.py脚本处理数据
- 可添加–e参数启用高效模式降低处理负载
- 通过–step参数控制采样率(数值越小精度越高)
3. 轨迹预测：
- 从官方渠道下载预训练模型权重
- 修改配置文件configs/example_train.yaml中的路径参数
- 运行运动轨迹预测脚本
4. 生成掩码：
- 调用SAM2模块进行掩码细化
- 指定输入路径和输出路径参数
- 检查生成的分割结果
整个过程可能需要较长时间(视频越长处理时间越久)，建议在性能足够的GPU设备上执行。如果遇到格式问题，可通过修改源代码或重命名文件解决。项目文档中提供了详细的命令行参数说明。
This answer comes from the articleSegAnyMo: open source tool to automatically segment arbitrary moving objects from videoThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何使用SegAnyMo处理自定义视频数据？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil