提交您的產品 
Ai應用
Ai資訊
AI生圖
AI生視頻
FastbuildAISegAnyMo：自動識別并精確分割視頻中所移動的物體
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：
輸入處理：以現成模型生成的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。
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，最終獲得動態軌跡。
掩碼生成：利用SAM2將屬于同一物體的動態軌跡分組，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據集和場景，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據，可根據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物體。
強大的泛化能力：在多種數據集上的廣泛測試表明，該模型在具有挑戰性的場景和對多個目標的細粒度分割方面表現出色。
應用場景
視頻監控：實時檢測行人、車輛等運動目標，減少誤報，提升安防監控準確性。
自動駕駛：識別道路上的動態障礙物，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：分割發言者圖像，提升交互體驗。
學術與開發：開源代碼便于復現和二次開發，支持新數據集訓練和測試。
項目主頁：https://motion-seg.github.io/
Github地址：https://github.com/nnanhuang/SegAnyMo
