文章来源：08AI导航网发布时间：2025-04-10 09:38:03
SegAnyMo（Segment Any Motion in Videos）是一款智能“视频抠图”工具。可以自动识别并精确分割视频中所移动的物体，它不需要人工标注即可分割视频中的多个移动对象，可以处理那些物体运动速度过快、画面模糊、背景复杂的场景。
运动目标分割是实现视觉场景高级理解的关键任务，具有众多下游应用。以往的研究大多依赖光流来提供运动线索，但这种方法在面对部分运动、复杂变形、运动模糊和背景干扰等挑战时，往往会导致预测结果不准确。
该研究提出了一种新的运动目标分割方法，将长距离轨迹运动线索与基于DINO的语义特征相结合，并利用SAM2通过迭代提示策略进行像素级掩码密集化。具体流程如下：
输入处理：以现成模型生成的2D轨迹和深度图为输入，通过运动编码器捕捉运动模式，生成特征轨迹。
轨迹解码：使用集成DINO特征的轨迹解码器，对特征轨迹进行解码，通过解耦运动和语义信息，最终获得动态轨迹。
掩码生成：利用SAM2将属于同一物体的动态轨迹分组，并生成精细的运动目标掩码。
运动目标检测与分割：从视频中自动检测出运动的物体，并生成对应的分割掩码，精确标识出运动物体的轮廓和位置。
处理复杂场景：能够应对部分运动、复杂变形、运动模糊和背景干扰等复杂场景，依然准确分割目标物体。
多目标分割：可同时检测和分割视频中的多个运动目标，为每个目标生成独立的分割掩码，便于单独处理和分析。
泛化能力：具有很强的泛化能力，能适应不同的视频数据集和场景，即使在未见过的场景中也能保持较高的分割精度。
结合语义信息：通过结合语义信息，更准确地分割运动目标，避免将静止物体错误识别为运动物体。
实时性与效率：在一定程度上满足实时处理需求，可应用于对实时性要求较高的场景。
支持多种输入：支持2D轨迹、深度图等多种输入数据，可根据不同输入条件灵活调整分割策略。
可扩展性：架构设计具有良好的可扩展性，可通过添加或调整模块来提升性能或适应新任务需求。
时空轨迹注意力机制：通过该机制，模型能够更好地关注运动信息，同时结合语义支持，从而在复杂场景下也能准确分割运动目标。
运动语义解耦嵌入：避免了模型过度依赖语义信息而导致的错误判断，例如不会将静止的路面错误地分类为动态物体。
强大的泛化能力：在多种数据集上的广泛测试表明，该模型在具有挑战性的场景和对多个目标的细粒度分割方面表现出色。
视频监控：实时检测行人、车辆等运动目标，减少误报，提升安防监控准确性。
自动驾驶：识别道路上的动态障碍物，辅助自动驾驶决策。
体育视频分析：分割运动员动作，支持复杂动作和多人场景分析。
智能安防：避免静止物体误报，提高系统可靠性。
视频编辑：分类处理不同运动目标，便于特效添加和目标替换。
交通监控：分析多车辆运动，支持交通流量管理。
机器人视觉：利用深度图分割运动目标，辅助机器人导航和避障。
多人视频会议：分割发言者图像，提升交互体验。
学术与开发：开源代码便于复现和二次开发，支持新数据集训练和测试。
项目主页：https://motion-seg.github.io/
Github地址：https://github.com/nnanhuang/SegAnyMo
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