AutoSeg-SAM2
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Autoseg SAM2
紹介 :
AutoSeg-SAM2は、Segment-Anything-2(SAM2)とSegment-Anything-1(SAM1)に基づいた、全動画自動セグメンテーションツールです。動画内の各オブジェクトを追跡し、新たなオブジェクトの可能性も検出します。本ツールは、静的セグメンテーション結果を提供し、SAM2を用いてそれらを追跡することで、動画コンテンツ分析、オブジェクト認識、動画編集などの分野で重要な役割を果たします。開発者はzrporzであり、Facebook ResearchのSAM2とzrporz独自のSAM1に基づいて開発されています。オープンソースプロジェクトであるため、無料でご利用いただけます。
ターゲットユーザー :
主な対象ユーザーは、動画コンテンツ分析の専門家、動画編集者、コンピュータビジョン研究者、開発者です。本ツールは、動画コンテンツの処理と分析を自動化することで、手動での編集や分析にかかる時間を大幅に削減し、分析の精度と効率を向上させるため、これらのユーザーにとって最適です。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 46.9K
使用シナリオ
動画監視分析:AutoSeg-SAM2を使用して監視動画を自動的にセグメンテーションし、オブジェクトを追跡することで、特定エリア内の活動を識別?分析します。
映画のポストプロダクション:映画制作において、本ツールを使用して俳優を自動的にセグメンテーションし、追跡することで、特殊効果の追加やシーン編集を行います。
科学研究:動物行動研究において、AutoSeg-SAM2を使用して動物の自然環境下での行動パターンを追跡?分析します。
製品特徴
全動画自動セグメンテーション:動画全体を自動的にセグメンテーションし、動画内の各オブジェクトを識別、追跡します。
オブジェクト追跡:SAM2技術を用いて動画内のオブジェクトを追跡し、動画内でのオブジェクトの挙動を分析します。
新規オブジェクト検出:動画内に新たに現れた可能性のあるオブジェクトを識別し、動画コンテンツの分析能力を高めます。
静的セグメンテーション結果:SAM1を用いて静的セグメンテーション結果を提供し、動画分析の基礎となります。
オープンソースプロジェクト:オープンソースプロジェクトとして、ユーザーは自由にコードにアクセスし、修正して様々なニーズに適応させることができます。
容易なインストールと使用:詳細な環境設定とデータ準備ガイドを提供し、ユーザーは簡単に利用を開始できます。
使用チュートリアル
1. SSHまたはHTTPSを使用して、リポジトリとそのサブモジュールをクローンします。
2. Python環境のバージョンが3.10以上であること、および指定バージョンのtorchとtorchvisionがインストールされていることを確認します。
3. SAM1とSAM2モジュールをインストールします。サブモジュール内の対応するモジュールをpipでインストールします。
4. SAM1とSAM2のチェックポイントをダウンロードします。checkpointsディレクトリでbash download.shコマンドを実行します。
5. 動画データを準備し、指定されたファイル構造に従って動画フレーム画像を配置します。
6. 提供されているスクリプトを使用するか、自分でスクリプトを作成して動画セグメンテーションとオブジェクト追跡を実行します。
7. 結果を分析し、セグメンテーションと追跡の結果に基づいて、その後の動画コンテンツの分析や編集作業を行います。
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