SegAnyMoによるカスタムビデオデータの処理は、主に以下のステップで構成されます：
1.データの準備
- ビデオや画像のシーケンスを標準的なディレクトリ構造で整理する。
- 動画ファイルの場合は、まずツール（FFmpegなど）を使ってフレームをimagesフォルダに展開する必要があります。
- ファイル名の形式が正しいことを確認してください（SAM2は、プレーンな数字名の.jpgファイルを必要とします）。
2.オペレーション前処理：
- run_inference.pyスクリプトを用いたデータの処理
- eパラメータを追加すると、処理負荷を軽減する高効率モードを有効にすることができる。
- stepパラメータでサンプリングレートをコントロールする（値が小さいほど精度が高くなる）。
3.軌道予測：
- 公式ソースから訓練済みモデルの重みをダウンロードする
- 設定ファイルconfigs/example_train.yamlのpathパラメータを修正する。
- 運動軌道予測スクリプトの実行
4.マスクの生成
- SAM2モジュールを呼び出してマスクの精密化を行う
- 入力パスと出力パスのパラメータを指定する
- 生成されたセグメンテーション結果を確認する
処理全体に時間がかかる場合がありますので（動画が長いほど処理時間も長くなります）、十分な性能を持つGPUデバイスで実行することをお勧めします。フォーマットの問題が発生した場合は、ソースコードを修正するか、ファイル名を変更することで解決できます。コマンドラインパラメータの詳細な説明は、プロジェクトのドキュメントに記載されています。
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
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