低構成環境向けのパフォーマンス最適化ソリューション
ハードウェアの構成が十分でないユーザーには、精度と効率のバランスをとるために、以下の戦略を用いることができる：
- ハイパフォーマンスモードの有効化runコマンドに-eパラメータを追加して、解像度とフレームレートを自動的に下げる（デフォルトはオリジナルビデオの1/4）
- 段階的アプローチ::
- 最初に -depths を使って深度情報を個別に処理する。
- 次に、-tracksを使ってトラッキングの軌跡を処理する。
- 最後に-motion_seg_inferモーションセグメンテーションを実行する。
- グラフィックス・メモリ最適化のヒント::
- configs/example_train.yamlのbatch_sizeを変更する（1-2に設定することを推奨）。
- gpus 0でシングルGPU動作を制限する。
- xformersアクセラレーション・ライブラリをインストールする (pip install -U xformers)
- オルタナティブCPUユーザーの方はお試しください：
- PyTorchのCPUバージョンに切り替える
- TAPNetベーシックトラッキングのみを実行
- 中間結果を出力し、他の軽量ツールで処理する。
注：低サポート環境では、短いビデオクリップ（30秒未満）を優先的に処理することをお勧めします。
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
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " SegAnyMoの効率をロープロファイル・ハードウェア向けに最適化するには？
