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怎样优化SegAnyMo在低配置硬件上的运行效率？

2025-08-27

1.2 K

低配置环境下的性能优化方案

针对硬件配置不足的用户，可采用以下策略平衡精度与效率：

启用高效模式：在运行命令中添加–e参数，自动降低分辨率和帧率（默认降至原视频的1/4）
分阶段处理：
1. 先使用–depths单独处理深度信息
2. 再用–tracks处理追踪轨迹
3. 最后进行–motion_seg_infer运动分割
显存优化技巧：
- 修改configs/example_train.yaml中的batch_size（建议设为1-2）
- 使用–gpus 0限定单GPU运行
- 安装xformers加速库（pip install -U xformers）
替代方案：对于CPU用户，可尝试：
- 改用PyTorch CPU版本
- 只运行TAPNet基础追踪功能
- 输出中间结果后用其他轻量工具处理

注意：低配环境下建议优先处理短视频片段（30秒以内），完整视频可分段处理后再合并结果。