モーションオブジェクトのセグメンテーションの精度を向上させるソリューション
SegAnyMoは、ビデオモーションオブジェクトのセグメンテーション精度の問題を解決するための多層技術統合ソリューションを提供します：
- サンプリング間隔の短縮stepパラメータを変更してキーフレームのサンプリング密度を上げる（5-10を推奨）。
- 3段階プロセス::
- TAPNetは高精度の2Dトラッキング軌道を生成します（bootstapir_checkpoint_v2.ptウェイトファイルのダウンロードが必要です）。
- DINOv2による意味特徴の抽出（dinov2-vitl14モデル推奨）
- SAM2 ピクセルレベルのマスク精密化用（入力画像名が純粋な数値形式であることを確認する必要がある）
- データ強化プログラムカスタムデータセットの前処理には、core/utils/process_HOI.pyスクリプトを使うことを推奨します。
エッジがぼやける場合は、1）configs/example_train.yamlのmask_thresholdパラメータを調整する、2）学習データ中のエッジサンプルの割合を増やす、3）depth_anything_v2モジュールからの深度情報を組み合わせて判定を補助する、などの方法を試すことができます。
この答えは記事から得たものである。SegAnyMo: ビデオから任意の移動物体を自動的にセグメント化するオープンソースツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 動画中の移動物体のセグメンテーション精度が不十分であるという問題を解決するには？
