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(dòng)識(shí)別并精確分割視頻中所移動(dòng)的物體，它不需要人工標(biāo)注即可分割視頻中的多個(gè)移動(dòng)對(duì)象，可以處理那些物體運(yùn)動(dòng)速度過(guò)快、畫(huà)面模糊、背景復(fù)雜的場(chǎng)景。

研究背景

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割是實(shí)現(xiàn)視覺(jué)場(chǎng)景高級(jí)理解的關(guān)鍵任務(wù)，具有眾多下游應(yīng)用。以往的研究大多依賴光流來(lái)提供運(yùn)動(dòng)線索，但這種方法在面對(duì)部分運(yùn)動(dòng)、復(fù)雜變形、運(yùn)動(dòng)模糊和背景干擾等挑戰(zhàn)時(shí)，往往會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確。

方法介紹

該研究提出了一種新的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割方法，將長(zhǎng)距離軌跡運(yùn)動(dòng)線索與基于DINO的語(yǔ)義特征相結(jié)合，并利用SAM2通過(guò)迭代提示策略進(jìn)行像素級(jí)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(guò)運(yùn)動(dòng)編碼器捕捉運(yùn)動(dòng)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(duì)特征軌跡進(jìn)行解碼，通過(guò)解耦運(yùn)動(dòng)和語(yǔ)義信息，最終獲得動(dòng)態(tài)軌跡。

3. 掩碼生成：利用SAM2將屬于同一物體的動(dòng)態(tài)軌跡分組，并生成精細(xì)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)掩碼。

SegAnyMo功能

• 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與分割：從視頻中自動(dòng)檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)的物體，并生成對(duì)應(yīng)的分割掩碼，精確標(biāo)識(shí)出運(yùn)動(dòng)物體的輪廓和位置。

• 處理復(fù)雜場(chǎng)景：能夠應(yīng)對(duì)部分運(yùn)動(dòng)、復(fù)雜變形、運(yùn)動(dòng)模糊和背景干擾等復(fù)雜場(chǎng)景，依然準(zhǔn)確分割目標(biāo)物體。

• 多目標(biāo)分割：可同時(shí)檢測(cè)和分割視頻中的多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，為每個(gè)目標(biāo)生成獨(dú)立的分割掩碼，便于單獨(dú)處理和分析。

• 泛化能力：具有很強(qiáng)的泛化能力，能適應(yīng)不同的視頻數(shù)據(jù)集和場(chǎng)景，即使在未見(jiàn)過(guò)的場(chǎng)景中也能保持較高的分割精度。

• 結(jié)合語(yǔ)義信息：通過(guò)結(jié)合語(yǔ)義信息，更準(zhǔn)確地分割運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，避免將靜止物體錯(cuò)誤識(shí)別為運(yùn)動(dòng)物體。

• 實(shí)時(shí)性與效率：在一定程度上滿足實(shí)時(shí)處理需求，可應(yīng)用于對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)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(diào)整分割策略。

• 可擴(kuò)展性：架構(gòu)設(shè)計(jì)具有良好的可擴(kuò)展性，可通過(guò)添加或調(diào)整模塊來(lái)提升性能或適應(yīng)新任務(wù)需求。

技術(shù)優(yōu)勢(shì)

• 時(shí)空軌跡注意力機(jī)制：通過(guò)該機(jī)制，模型能夠更好地關(guān)注運(yùn)動(dòng)信息，同時(shí)結(jié)合語(yǔ)義支持，從而在復(fù)雜場(chǎng)景下也能準(zhǔn)確分割運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。

• 運(yùn)動(dòng)語(yǔ)義解耦嵌入：避免了模型過(guò)度依賴語(yǔ)義信息而導(dǎo)致的錯(cuò)誤判斷，例如不會(huì)將靜止的路面錯(cuò)誤地分類為動(dòng)態(tài)物體。

• 強(qiáng)大的泛化能力：在多種數(shù)據(jù)集上的廣泛測(cè)試表明，該模型在具有挑戰(zhàn)性的場(chǎng)景和對(duì)多個(gè)目標(biāo)的細(xì)粒度分割方面表現(xiàn)出色。

應(yīng)用場(chǎng)景

• 視頻監(jiān)控：實(shí)時(shí)檢測(cè)行人、車(chē)輛等運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，減少誤報(bào)，提升安防監(jiān)控準(zhǔn)確性。

• 自動(dòng)駕駛：識(shí)別道路上的動(dòng)態(tài)障礙物，輔助自動(dòng)駕駛決策。

• 體育視頻分析：分割運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作，支持復(fù)雜動(dòng)作和多人場(chǎng)景分析。

• 智能安防：避免靜止物體誤報(bào)，提高系統(tǒng)可靠性。

• 視頻編輯：分類處理不同運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，便于特效添加和目標(biāo)替換。

• 交通監(jiān)控：分析多車(chē)輛運(yùn)動(dòng)，支持交通流量管理。

• 機(jī)器人視覺(jué)：利用深度圖分割運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，輔助機(jī)器人導(dǎo)航和避障。

• 多人視頻會(huì)議：分割發(fā)言者圖像，提升交互體驗(yàn)。

• 學(xué)術(shù)與開(kāi)發(fā)：開(kāi)源代碼便于復(fù)現(xiàn)和二次開(kāi)發(fā)，支持新數(shù)據(jù)集訓(xùn)練和測(cè)試。

項(xiàng)目主頁(yè)：https://motion-seg.github.io/

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