O processamento de dados de vídeo personalizados com o SegAnyMo consiste principalmente nas seguintes etapas:
1. preparação de dados:
- Organizar sequências de vídeo ou imagem em uma estrutura de diretório padrão
- Se for um arquivo de vídeo, você precisará usar uma ferramenta (como o FFmpeg) para extrair os quadros para a pasta de imagens primeiro.
- Certifique-se de que o formato do nome do arquivo esteja correto (o SAM2 exige arquivos .jpg com nome numérico simples)
2. pré-processamento operacional:
- Processamento de dados usando o script run_inference.py
- O parâmetro -e pode ser adicionado para ativar o modo de alta eficiência para reduzir a carga de processamento.
- Controle a taxa de amostragem com o parâmetro -step (quanto menor o valor, maior a precisão).
3. previsão de trajetória:
- Baixe pesos de modelos pré-treinados de fontes oficiais
- Modifique o parâmetro path no arquivo de configuração configs/example_train.yaml
- Execute o script de previsão da trajetória de movimento
4. geração de máscaras:
- Chamada do módulo SAM2 para refinamento da máscara
- Especifique os parâmetros do caminho de entrada e do caminho de saída
- Verifique os resultados da segmentação gerada
Todo o processo pode levar muito tempo (quanto maior o vídeo, maior o tempo de processamento) e é recomendável executá-lo em um dispositivo de GPU com desempenho suficiente. Se forem encontrados problemas de formatação, eles poderão ser resolvidos modificando o código-fonte ou renomeando os arquivos. Uma descrição detalhada dos parâmetros da linha de comando é fornecida na documentação do projeto.
Essa resposta foi extraída do artigoSegAnyMo: uma ferramenta de código aberto para segmentar automaticamente objetos móveis arbitrários em vídeosO
