自动分割视频中的移动物体：Segment Any Motion in Videos技术解析

引言：视频分割的挑战与创新

在视频分析领域，精确分割移动物体一直是一个关键挑战。传统方法依赖人工标注或固定规则，难以应对物体运动速度快、画面模糊、背景复杂等场景。来自加州大学伯克利分校和北京大学的研究团队提出了一项突破性技术——Segment Any Motion in Videos（简称SegAnyMo）。该技术通过结合深度估计、轨迹跟踪与语义分割，实现了无需人工干预的自动移动物体分割，为自动驾驶、视频编辑、安防监控等领域提供了高效解决方案。

技术概览：如何实现“任意动态分割”？

核心流程分解

SegAnyMo的流程分为两大阶段（如上图所示）：

  1. 动态轨迹提取：

    • 输入：基于预训练模型（如TAPIR、Depth Anything v2）生成的2D轨迹和深度图。
    • 处理：通过运动编码器捕获运动模式，结合DINOv2的语义特征解码轨迹，分离运动与静态信息，最终生成动态轨迹。
  2. 精细掩码生成：

    • 利用改进的SAM2模型（Segment Anything Model v2）将属于同一对象的动态轨迹聚类，生成像素级精细掩码。

技术优势

  • 全自动处理：无需人工标注，支持多物体同时分割。
  • 复杂场景鲁棒性：可处理快速运动、模糊画面及复杂背景。
  • 高效计算：通过帧率缩减、间隔采样和分辨率缩放（Efficiency Mode）加速处理，单场景处理时间约10分钟。

技术细节：从安装到实战

环境配置与安装

系统要求：Ubuntu 22.04、Python 3.12、PyTorch 2.4.0+cu121、NVIDIA RTX A6000显卡。
依赖安装：

git clone --recurse-submodules https://github.com/nnanhuang/SegAnyMo
cd SegAnyMo/
conda create -n seg3 python=3.12.4
conda activate seg3
conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
pip install -r requirements.txt
pip install -U xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

预处理流程

SegAnyMo依赖以下第三方模型进行数据预处理：

  1. 深度估计：Depth Anything v2
  2. 2D轨迹跟踪：TAPIR
  3. 语义特征提取：DINOv2

数据目录结构：

data
├── images           # 原始图像
├── bootstapir       # TAPIR轨迹数据
├── dinos            # DINOv2特征
└── depth_anything_v2 # 深度图

预处理命令：

# 处理图像序列
python core/utils/run_inference.py --data_dir $DATA_DIR --gpus $GPU_ID --depths --tracks --dinos --e
 
# 处理视频文件
python core/utils/run_inference.py --video_path $VIDEO_PATH --gpus $GPU_ID --depths --tracks --dinos --e

动态轨迹标签预测

  1. 下载预训练模型：

    wget https://huggingface.co/Changearthmore/moseg/resolve/main/moseg.pth
  2. 运行推理：

    python core/utils/run_inference.py --data_dir $DATA_DIR --motin_seg_dir $OUTPUT_DIR --config_file $PATH --gpus $GPU_ID --motion_seg_infer --e

SAM2掩码密集化

通过SAM2将轨迹标签转换为像素级掩码：

python core/utils/run_inference.py --data_dir $data_dir --sam2dir $result_dir --motin_seg_dir $tracks_label_result --gpus $GPU_ID --sam2 --e

性能评估与实验结果

数据集支持

  • DAVIS：经典视频分割基准数据集。
  • HOI4D：复杂交互场景数据集。
  • Kubric-Movie-F：合成视频数据集，用于训练与验证。

评估脚本

# DAVIS数据集评估
CUDA_VISIBLE_DEVICES=7 python core/eval/eval_mask.py --res_dir $res-dir --eval_dir $gt-dir
 
# 细粒度评估
cd core/eval/davis2017-evaluation 
CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python evaluation_method.py --task unsupervised --results_path $mask_path

预计算结果下载

团队提供了预计算的掩码结果，可直接用于对比分析：
下载链接

模型训练：自定义数据集实战

数据预处理

以HOI4D数据集为例：

# 预处理动态掩码
python core/utils/process_HOI.py
 
# 生成轨迹与深度数据
python core/utils/run_inference.py --data_dir current-data-dir/HOI4D/images --gpus 0-7 --tracks --depths
 
# 提取DINOv2特征
conda activate dino
python core/utils/run_inference.py --data_dir current-data-dir/HOI4D/images --gpus 0-7 --dinos

多数据集联合训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_seq.py ./configs/$CONFIG.yaml

应用场景与行业价值

  1. 自动驾驶：实时分割道路上的移动车辆与行人，提升感知系统精度。
  2. 视频编辑：自动提取动态对象，简化绿幕合成与特效添加流程。
  3. 安防监控：快速识别异常运动物体，减少误报率。
  4. 工业检测：检测生产线上的零件运动状态，优化质量控制。

未来展望

SegAnyMo为动态物体分割设定了新标杆，但仍存在优化空间：

  • 实时性提升：通过模型轻量化与硬件加速实现实时处理。
  • 多模态融合：结合音频、IMU数据增强分割鲁棒性。
  • 通用性扩展：支持更多复杂场景如水下、低光照环境。

引用与资源

论文链接：arXiv:2503.22268
项目主页：motion-seg.github.io
GitHub仓库：SegAnyMo

引用格式：

@misc{huang2025segmentmotionvideos,
  title={Segment Any Motion in Videos}, 
  author={Nan Huang and Wenzhao Zheng and Chenfeng Xu and Kurt Keutzer and Shanghang Zhang and Angjoo Kanazawa and Qianqian Wang},
  year={2025},
  eprint={2503.22268},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.CV},
  url={https://arxiv.org/abs/2503.22268}, 
}

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