システム展開のための技術仕様
最適なパフォーマンスを確保するために、以下の構成が公式に推奨されています：
- ハードウェア要件NVIDIA RTX A6000または同等のGPU（少なくとも24GBのビデオメモリ）、CUDA 12.1コンピュートアーキテクチャ対応
- ソフトウェアスタック: Ubuntu 22.04システム、Python 3.12.4環境、PyTorch 2.4.0フレームワーク
- 加速コンポーネント: xformers推論アクセラレーション・ライブラリで処理速度が40%向上
DINOv2特徴抽出モジュールが正しくインストールされていること（約5.2GBのストレージを占有）、SAM2マスクジェネレータ（Vit-Hモデルパラメータを含む）、TAPNet用のbootstapir_checkpoint_v2事前学習ウェイトなどである。検証フェーズではtorch.cuda.is_available()GPUアクセラレーションが利用可能であることを確認する。
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 " SegAnyMoの導入要件には、特殊なGPUと特定のソフトウェア環境が含まれる。
