SegAnyMo: 동영상에서 임의의 움직이는 객체를 자동으로 분할하는 오픈 소스 도구

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일반 소개

세그애니모는 UC 버클리와 북경대학교의 연구팀이 개발한 오픈 소스 프로젝트로, 난 황을 비롯한 여러 연구원이 참여하고 있습니다. 이 도구는 동영상 처리에 중점을 두고 있으며 동영상에서 사람, 동물 또는 차량과 같이 움직이는 임의의 물체를 자동으로 식별하고 분할할 수 있습니다. 이 도구는 TAPNet, DINOv2, SAM2와 같은 기술을 결합하여 CVPR 2025에서 결과를 발표할 계획입니다. 프로젝트 코드는 완전히 공개되어 사용자가 무료로 다운로드, 사용 또는 수정할 수 있으며 개발자, 연구자 및 비디오 처리 애호가에게 적합하며 SegAnyMo의 목표는 움직이는 비디오의 분석을 단순화하고 효율적인 세그먼트 분할 솔루션을 제공하는 것입니다.

SegAnyMo：从视频中自动分割任意运动物体的开源工具

 

기능 목록

  • 동영상에서 움직이는 물체를 자동으로 감지하고 정확한 분할 마스크를 생성합니다.
  • 동영상 형식(예: MP4, AVI) 또는 이미지 시퀀스 입력을 지원합니다.
  • 신속한 배포 및 테스트를 지원하기 위해 사전 학습된 모델을 제공합니다.
  • 탭넷과 통합하면 2D 트래킹 트레이스를 생성하고 모션 정보를 캡처할 수 있습니다.
  • 세분화 정확도를 높이기 위해 의미론적 특징을 추출하는 데 DINOv2를 사용합니다.
  • SAM2 세분화 마스크를 사용한 픽셀 수준 세분화.
  • 다양한 시나리오에 적응할 수 있도록 맞춤형 데이터 세트 교육을 지원합니다.
  • 시각화된 결과를 출력하여 쉽게 확인하고 조정할 수 있습니다.

 

도움말 사용

세그애니모는 특정 기술 기반이 필요하며 주로 프로그래밍 경험이 있는 사용자를 대상으로 합니다. 아래는 자세한 설치 및 사용 가이드입니다.

설치 프로세스

  1. 하드웨어 및 소프트웨어 준비
    이 프로젝트는 우분투 22.04에서 개발 중이며 NVIDIA RTX A6000 또는 유사한 CUDA 지원 그래픽 카드가 권장됩니다. Git 및 Anaconda가 사전 설치되어 있어야 합니다.

    • 코드 리포지토리를 복제합니다: 
      git clone --recurse-submodules https://github.com/nnanhuang/SegAnyMo
    • 프로젝트 카탈로그로 이동합니다: 
      cd SegAnyMo
  2. 가상 환경 만들기
    종속성 충돌을 피하기 위해 Anaconda로 별도의 Python 환경을 만드세요.

    • 환경 만들기: 
      conda create -n seg python=3.12.4
    • 환경을 활성화합니다: 
      conda activate seg
  3. 핵심 종속성 설치
    PyTorch 및 기타 필요한 라이브러리를 설치합니다.

    • PyTorch를 설치합니다(CUDA 12.1 지원): 
      conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
    • 다른 종속성을 설치합니다: 
      pip install -r requirements.txt
    • 엑스포머(가속 추론)를 설치합니다: 
      pip install -U xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
  4. DINOv2 설치
    DINOv2는 특징 추출에 사용됩니다.

    • 전처리 카탈로그로 이동하여 복제합니다: 
      cd preproc && git clone https://github.com/facebookresearch/dinov2
  5. SAM2 설치
    SAM2는 마스크 정제 코어입니다.

    • SAM2 카탈로그로 이동합니다: 
      cd sam2
    • 설치: 
      pip install -e .
    • 사전 학습된 모델을 다운로드하세요: 
      cd checkpoints && ./download_ckpts.sh && cd ../..
  6. TAPNet 설치
    TAPNet은 2D 추적 추적을 생성하는 데 사용됩니다.

    • TAPNet 카탈로그로 이동합니다: 
      cd preproc/tapnet
    • 설치: 
      pip install .
    • 모델을 다운로드하세요: 
      cd ../checkpoints && wget https://storage.googleapis.com/dm-tapnet/bootstap/bootstapir_checkpoint_v2.pt
  7. 설치 확인
    환경이 정상인지 확인합니다:
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

수출 True 성공을 나타냅니다.

사용법

데이터 준비

세그애니모는 비디오 또는 이미지 시퀀스 입력을 지원합니다. 데이터는 다음과 같은 구조로 정리해야 합니다:

data
├── images
│   ├── scene_name
│   │   ├── image_name
│   │   ├── ...
├── bootstapir
│   ├── scene_name
│   │   ├── image_name
│   │   ├── ...
├── dinos
│   ├── scene_name
│   │   ├── image_name
│   │   ├── ...
├── depth_anything_v2
│   ├── scene_name
│   │   ├── image_name
│   │   ├── ...
  • 입력이 비디오인 경우 도구(예: FFmpeg)를 사용하여 프레임을 추출하여 images 폴더.
  • 이미지 시퀀스인 경우 해당 디렉토리에 직접 넣습니다.

운영 전처리

  1. 심도 맵, 피처 및 궤적 생성하기
    다음 명령을 사용하여 데이터를 처리합니다(데이터 양에 따라 약 10분 정도 소요):

    • 이미지 시퀀스의 경우: 
      python core/utils/run_inference.py --data_dir $DATA_DIR --gpus 0 --depths --tracks --dinos --e
    • 비디오의 경우: 
      python core/utils/run_inference.py --video_path $VIDEO_PATH --gpus 0 --depths --tracks --dinos --e

    매개변수 설명:

    • --e 효율 모드를 활성화하면 프레임 속도와 해상도를 낮추고 처리 속도를 높일 수 있습니다.
    • --step 10 10프레임 중 1프레임이 쿼리 프레임으로 사용됨을 나타내며, 정확도를 높이기 위해 아래쪽으로 조정할 수 있습니다.

모션 궤적 예측

  1. 모델 가중치 다운로드
    통해 (틈새) 포옹하는 얼굴 어쩌면 Google 드라이브 사전 학습된 모델을 다운로드합니다. 경로를 configs/example_train.yaml (명목식 형태로 사용됨) resume_path 필드.

    • 달리기 궤적 예측: 
      python core/utils/run_inference.py --data_dir $DATA_DIR --motin_seg_dir $OUTPUT_DIR --config_file configs/example_train.yaml --gpus 0 --motion_seg_infer --e

    출력은 $OUTPUT_DIR.

세분화 마스크 생성

  1. SAM2 리파이닝 마스크 사용
    • 마스크 생성을 실행합니다: 
      python core/utils/run_inference.py --data_dir $DATA_DIR --sam2dir $RESULT_DIR --motin_seg_dir $OUTPUT_DIR --gpus 0 --sam2 --e

    매개변수 설명:

    • $DATA_DIR 는 원본 이미지 경로입니다.
    • $RESULT_DIR 는 마스크 저장 경로입니다.
    • $OUTPUT_DIR 는 궤적 예측 결과 경로입니다.
      참고: SAM2는 기본적으로 다음과 같이 지원합니다. .jpg 어쩌면 .jpeg 형식을 사용하는 경우 파일 이름은 일반 숫자여야 합니다. 일치하지 않는 경우 코드를 변경하거나 파일 이름을 바꿀 수 있습니다.

평가 결과

  1. 미리 계산된 결과 다운로드
    엔티티 이전 Google 드라이브 비교를 위해 공식 마스크를 다운로드하세요.

    • DAVIS 데이터 세트의 평가: 
      CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python core/eval/eval_mask.py --res_dir $RES_DIR --eval_dir $GT_DIR --eval_seq_list core/utils/moving_val_sequences.txt
    • 정교한 평가: 
      cd core/eval/davis2017-evaluation && CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python evaluation_method.py --task unsupervised --results_path $MASK_PATH

맞춤형 교육

  1. 데이터 전처리
    HOI4D 데이터 세트가 예시로 사용됩니다:
python core/utils/process_HOI.py
python core/utils/run_inference.py --data_dir $DATA_DIR --gpus 0 --tracks --depths --dinos

사용자 지정 데이터 세트에는 RGB 이미지와 동적 마스크가 필요합니다.

  • 데이터 무결성을 확인합니다: 
    python current-data-dir/dynamic_stereo/dynamic_replica_data/check_process.py
  • 데이터를 정리하면 공간이 절약됩니다: 
    python core/utils/run_inference.py --data_dir $DATA_DIR --gpus 0 --clean
  1. 모델 교육
    수정 configs/$CONFIG.yaml 구성, Kubric, HOI4D 등의 데이터 세트로 학습된 데이터 세트
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train_seq.py ./configs/$CONFIG.yaml

 

애플리케이션 시나리오

  1. 비디오 포스트 프로덕션
    움직이는 물체(예: 달리는 사람)를 동영상에서 분리하고 마스크를 생성한 다음 효과 합성에 사용합니다.
  2. 행동 분석 연구
    동물 또는 사람의 이동 궤적을 추적하고 행동 패턴을 분석합니다.
  3. 자율 주행 개발
    주행 영상에서 움직이는 물체(예: 차량, 보행자)를 세분화하여 인식 시스템을 최적화합니다.
  4. 시스템 최적화 모니터링
    감시 영상에서 비정상적인 움직임을 추출하여 보안 효율성을 개선하세요.

 

QA

  1. GPU가 필요하신가요?
    예, NVIDIA 카드는 CUDA를 지원하는 것이 좋습니다. 그렇지 않으면 비효율적으로 실행됩니다.
  2. 실시간 처리를 지원하나요?
    현재 버전은 오프라인 처리에 적합하며 실시간 애플리케이션은 자체적으로 최적화해야 합니다.
  3. 교육에 필요한 공간은 어느 정도인가요?
    데이터 집합에 따라 작은 데이터 집합은 몇 기가바이트이고 큰 데이터 집합은 수백 기가바이트일 수 있습니다.
  4. 세분화 정확도를 높이는 방법은 무엇인가요?
    감소 --step 값으로 설정하거나 더 많은 레이블이 지정된 데이터로 모델을 학습시킬 수 있습니다.
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