自動運転分野における実施ガイドライン
SegAnyMoは特に道路シーンの移動物体検出に適しており、具体的な実装手順がある：
- データ準備段階::
- 車載カメラでMP4形式のビデオを録画（1080p@30fps推奨）
- 通过FFmpeg提取关键帧：ffmpeg -i input.mp4 -vf select=’not(mod(n,5))’ -vsync vfr img_%04d.jpg
- モデル適応スキーム::
- 道路シーンの事前学習モデルをダウンロードする（configs/example_train.yamlのresume_pathを修正する必要がある）
- core/utils/run_inference.pyのvehicle_classパラメータを調整。
- プロセスの最適化::
- 優先処理されたディノスの意味的特徴（車両クラスの特定）
- depth_anything_v2モジュールを組み合わせて距離情報を得る
- センシングシステム統合のためのJSON形式の軌跡データの出力
高速で移動する物体に対しては、1) -stepを3-5に短縮すること、2) TAPNetコンフィギュレーションにmax_displacementパラメータを追加すること、3) core/eval/eval_mask.pyを使用してリーク率を評価することを推奨する。
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 " 自律走行シナリオにおける車両検出にSegAnyMoを適用するには？
