使用场景

视频监控分析：使用AutoSeg-SAM2对监控视频进行自动分割和对象追踪，以识别和分析特定区域内的活动。

电影后期制作：在电影制作中，使用该工具自动分割和追踪演员，以便于进行特效添加和场景编辑。

科学研究：在动物行为研究中，使用AutoSeg-SAM2追踪和分析动物在自然环境中的行为模式。

产品特色

自动全视频分割：能够对整个视频进行自动分割，识别和追踪视频中的每个对象。

对象追踪：利用SAM2技术对视频中的对象进行追踪，以便于分析对象在视频中的行为。

新对象检测：能够识别视频中可能出现的新对象，增强视频内容的分析能力。

静态分割结果：使用SAM1提供静态分割结果，为视频分析提供基础。

开源项目：作为一个开源项目，用户可以自由访问和修改代码，以适应不同的需求。

易于安装和使用：提供了详细的环境设置和数据准备指南，方便用户快速上手。

使用教程

1. 克隆仓库及其子模块，使用SSH或HTTPS方式。

2. 确保Python环境版本大于等于3.10，以及安装了指定版本的torch和torchvision。

3. 安装SAM1和SAM2模块，通过pip安装submodule中的对应模块。

4. 下载SAM1和SAM2的checkpoints，通过在checkpoints目录下执行bash download.sh命令。

5. 准备视频数据，按照指定的文件结构组织视频帧图片。

6. 使用提供的脚本或自行编写脚本来运行视频分割和对象追踪。

7. 分析结果，根据分割和追踪的结果进行后续的视频内容分析或编辑工作。