SegAnyMo是什么？

SegAnyMo（Segment Any Motion in Videos）是一款智能“視頻摳圖”工具。可以自動識別并精確分割視頻中所移動的物體，它不需要人工標注即可分割視頻中的多個移動對象，可以處理那些物體運動速度過快、畫面模糊、背景復雜的場景。

研究背景

運動目標分割是實現(xiàn)視覺場景高級理解的關鍵任務，具有眾多下游應用。以往的研究大多依賴光流來提供運動線索，但這種方法在面對部分運動、復雜變形、運動模糊和背景干擾等挑戰(zhàn)時，往往會導致預測結果不準確。

方法介紹

該研究提出了一種新的運動目標分割方法，將長距離軌跡運動線索與基于DINO的語義特征相結合，并利用SAM2通過迭代提示策略進行像素級掩碼密集化。具體流程如下：

1. 輸入處理：以現(xiàn)成模型生成的2D軌跡和深度圖為輸入，通過運動編碼器捕捉運動模式，生成特征軌跡。

2. 軌跡解碼：使用集成DINO特征的軌跡解碼器，對特征軌跡進行解碼，通過解耦運動和語義信息，最終獲得動態(tài)軌跡。

3. 掩碼生成：利用SAM2將屬于同一物體的動態(tài)軌跡分組，并生成精細的運動目標掩碼。

SegAnyMo功能

• 運動目標檢測與分割：從視頻中自動檢測出運動的物體，并生成對應的分割掩碼，精確標識出運動物體的輪廓和位置。

• 處理復雜場景：能夠應對部分運動、復雜變形、運動模糊和背景干擾等復雜場景，依然準確分割目標物體。

• 多目標分割：可同時檢測和分割視頻中的多個運動目標，為每個目標生成獨立的分割掩碼，便于單獨處理和分析。

• 泛化能力：具有很強的泛化能力，能適應不同的視頻數(shù)據(jù)集和場景，即使在未見過的場景中也能保持較高的分割精度。

• 結合語義信息：通過結合語義信息，更準確地分割運動目標，避免將靜止物體錯誤識別為運動物體。

• 實時性與效率：在一定程度上滿足實時處理需求，可應用于對實時性要求較高的場景。

• 支持多種輸入：支持2D軌跡、深度圖等多種輸入數(shù)據(jù)，可根據(jù)不同輸入條件靈活調整分割策略。

• 可擴展性：架構設計具有良好的可擴展性，可通過添加或調整模塊來提升性能或適應新任務需求。

技術優(yōu)勢

• 時空軌跡注意力機制：通過該機制，模型能夠更好地關注運動信息，同時結合語義支持，從而在復雜場景下也能準確分割運動目標。

• 運動語義解耦嵌入：避免了模型過度依賴語義信息而導致的錯誤判斷，例如不會將靜止的路面錯誤地分類為動態(tài)物體。

• 強大的泛化能力：在多種數(shù)據(jù)集上的廣泛測試表明，該模型在具有挑戰(zhàn)性的場景和對多個目標的細粒度分割方面表現(xiàn)出色。

應用場景

• 視頻監(jiān)控：實時檢測行人、車輛等運動目標，減少誤報，提升安防監(jiān)控準確性。

• 自動駕駛：識別道路上的動態(tài)障礙物，輔助自動駕駛決策。

• 體育視頻分析：分割運動員動作，支持復雜動作和多人場景分析。

• 智能安防：避免靜止物體誤報，提高系統(tǒng)可靠性。

• 視頻編輯：分類處理不同運動目標，便于特效添加和目標替換。

• 交通監(jiān)控：分析多車輛運動，支持交通流量管理。

• 機器人視覺：利用深度圖分割運動目標，輔助機器人導航和避障。

• 多人視頻會議：分割發(fā)言者圖像，提升交互體驗。

• 學術與開發(fā)：開源代碼便于復現(xiàn)和二次開發(fā)，支持新數(shù)據(jù)集訓練和測試。

項目主頁：https://motion-seg.github.io/

Github地址：https://github.com/nnanhuang/SegAnyMo