如何解决视频中运动物体分割精度不足的问题？

2025-08-27

1.2 K

提升运动物体分割精度的解决方案

SegAnyMo为解决视频运动物体分割精度问题，提供了多层技术整合方案：

减小采样间隔：通过修改–step参数（建议设置为5-10），增加关键帧采样密度
三阶段处理流程::
- TAPNet生成高精度2D追踪轨迹（需下载bootstapir_checkpoint_v2.pt权重文件）
- DINOv2提取语义特征（推荐使用dinov2-vitl14模型）
- SAM2进行像素级掩码细化（需确保输入图片名称为纯数字格式）
数据增强方案：对于自定义数据集，建议使用core/utils/process_HOI.py脚本进行预处理

若遇到边缘模糊情况，可以尝试：1）在configs/example_train.yaml中调整mask_threshold参数；2）增加训练数据中边缘样本的比例；3）结合depth_anything_v2模块的深度信息进行辅助判断。