Diretrizes de implementação no campo da direção automatizada
O SegAnyMo é particularmente adequado para a detecção de objetos em movimento em cenas de estradas, com etapas de implementação específicas:
- Fase de preparação de dados::
- Grave vídeos no formato MP4 usando a câmera do carro (recomenda-se 1080p@30fps)
- 通过FFmpeg提取关键帧：ffmpeg -i input.mp4 -vf select=’not(mod(n,5))’ -vsync vfr img_%04d.jpg
- Esquema de adaptação do modelo::
- Faça o download do modelo de pré-treinamento da cena da estrada (é necessário modificar o resume_path em configs/example_train.yaml)
- Ajuste do parâmetro vehicle_class em core/utils/run_inference.py
- Otimização de processos::
- Recursos semânticos de processamento de dinossauros priorizados (identificação de classes de veículos)
- Combinado com o módulo -depth_anything_v2 para obter informações sobre a distância
- Saída de dados de trajetória no formato JSON para integração do sistema de detecção
Para objetos em movimento de alta velocidade, recomenda-se 1) encurtar o -step para 3-5; 2) adicionar o parâmetro max_displacement à configuração do TAPNet; e 3) usar core/eval/eval_mask.py para avaliar a taxa de vazamento.
Essa resposta foi extraída do artigoSegAnyMo: uma ferramenta de código aberto para segmentar automaticamente objetos móveis arbitrários em vídeosO
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