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SegAnyMoは、従来のセグメンテーション手法と比較して、処理効率と精度の両方で優れている。

2025-08-27

1.5 K

パフォーマンスの定量的比較

標準的なテストセットでの実験データによれば、次のようになる：

効率性の向上高効率モード(-eパラメータ)を有効にすることで、1080pのビデオ処理を24fpsまで高速化。
精密なブレークスルーDAVIS 2017の評価において、J&Fの指標が78.91 TP3Tとなり、MaskTrack R-CNNベンチマークを11.2ポイント上回った。
リソースの最適化メモリ使用量を9GB以下に抑え、マルチGPUによる長尺映像の並列処理に対応

このツールのユニークな利点は動的適応能力ステップパラメーター（デフォルトは10フレームサンプル）は、速度と精度のバランスを調整することができ、5に設定すると、3%以下の精度の損失でリアルタイム性能（15fps）を維持することができます。この柔軟性により、映画やビデオ制作からリアルタイムの監視まで、さまざまなシナリオに適応することができます。

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

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