# 動画セグメンテーション

カーネギーメロン大学が提案した、動画における非可視物体セグメンテーションとコンテンツ補完を行うモデルです。条件付き生成タスクの手法を用い、動画生成モデルの基礎知識を活用して、動画内の可視物体シーケンスを処理し、可視部分と非可視部分を含む物体のマスクとRGBコンテンツを生成します。本技術の主な利点としては、高度な遮蔽状況にも対応可能で、変形物体に対しても効果的な処理が可能な点が挙げられます。さらに、複数のデータセットにおいて既存の最先端手法を上回る性能を示しており、特に物体が遮蔽されている領域の非可視セグメンテーションにおいては、最大13％の性能向上を実現しています。

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。