Comparação quantitativa do desempenho
Os dados experimentais em um conjunto de testes padrão mostram que:
- Ganhos de eficiênciaProcessamento de vídeo de 1080p até 24 fps com o modo de alta eficiência ativado (parâmetro -e), 8x mais rápido do que o método tradicional do OpenCV
- Avanço da precisãoMétrica J&F de 78,91 TP3T na avaliação DAVIS 2017, superando o benchmark MaskTrack R-CNN em 11,2 pontos percentuais
- Otimização de recursosUso de memória é mantido abaixo de 9 GB, suporta processamento paralelo multi-GPU de vídeos longos
As vantagens exclusivas da ferramenta sãoCapacidade adaptativa dinâmicaO parâmetro -step (padrão de 10 amostras de quadros) pode ser ajustado para equilibrar velocidade e precisão e, quando definido como 5, o desempenho em tempo real (15 fps) ainda pode ser mantido com uma perda de precisão de não mais que 3%. Essa flexibilidade permite que ele seja adaptado a cenários que vão desde a produção de filmes e vídeos até a vigilância em tempo real.
Essa resposta foi extraída do artigoSegAnyMo: uma ferramenta de código aberto para segmentar automaticamente objetos móveis arbitrários em vídeosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " O SegAnyMo tem vantagens de eficiência e precisão de processamento em relação aos métodos tradicionais de segmentação.
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