你好，可以帮忙看看这个问题么

[jiangtaoo2333]

root@8a9aai3284fgl-0:~/segment-anything-2/det_sam2_inference# python Det_SAM2_pipeline.py
Ultralytics YOLOv8.2.82 __ Python-3.10.8 torch-2.3.1+cu121 CUDA:0 (NVIDIA L40S, 45596MiB)
Setup complete __ (224 CPUs, 1007.3 GB RAM, 4362.2/14298.2 GB disk)
---:30,:30,:60,:60,:None,
________offload_video_to_cpu:True,offload_state_to_cpu:False
Exception in thread Thread-1 (process_video):
Traceback (most recent call last):
File "/root/miniconda3/lib/python3.10/threading.py", line 1016, in bootstrap_inner
self.run()
File "/root/miniconda3/lib/python3.10/threading.py", line 953, in run
self.target(*self.args, **self.kwargs)
File "/root/segment-anything-2/det_sam2_inference/Det_SAM2_pipeline.py", line 146, in process_video
self.video_processor.inference_state = self.video_processor.process_frame(self.video_processor.pre_frames + frame_idx, frame_rgb)
File "/root/segment-anything-2/det_sam2_inference/det_sam2_RT.py", line 431, in process_frame
self.Detect_and_SAM2_inference(frame_idx)
File "/root/segment-anything-2/det_sam2_inference/det_sam2_RT.py", line 388, in Detect_and_SAM2_inference
for out_frame_idx, out_obj_ids, out_mask_logits in self.predictor.propagate_in_video(
File "/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/torch/utils/contextlib.py", line 35, in generator_context
response = gen.send(None)
File "/root/segment-anything-2/sam2/sam2_video_predictor.py", line 944, in propagate_in_video
raise RuntimeError("_________")
RuntimeError: ______________________

[GoldenFishes]

单独运行的det_sam2_RT.py脚本吗？有VideoProcessor类更详细的参数设置可以提供吗？是在AutoDL镜像中运行的还是？看起来是环境的问题。
如果不是AutoDL镜像，可以建议使用AutoDL镜像安装，这样我可以同步复现你可能遇到的任何问题

[jiangtaoo2333]

单独运行的det_sam2_RT.py脚本吗？有VideoProcessor类更详细的参数设置可以提供吗？是在AutoDL镜像中运行的还是？看起来是环境的问题。 如果不是AutoDL镜像，可以建议使用AutoDL镜像安装，这样我可以同步复现你可能遇到的任何问题

对的，直接用的镜像，只调整了输入视频路径。

[GoldenFishes]

我刚刚试了一下镜像，能够正常跑。（使用的是示例视频）
root@autodl-container-a4d24a9043-94440a2d:~/segment-anything-2/det_sam2_inference# python det_sam2_RT.py
Ultralytics YOLOv8.2.82 🚀 Python-3.10.8 torch-2.3.1+cu121 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 24210MiB)
Setup complete ✅ (256 CPUs, 755.2 GB RAM, 12.4/30.0 GB disk)
---最大累积帧数:30,检测间隔:30,最大传播长度:60,推理保留帧数:60,预加载内存库:None,
初始化：offload_video_to_cpu:True,offload_state_to_cpu:False
propagate in video start:29,end:0: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████| 30/30 [00:03<00:00, 7.57it/s]
propagate in video start:59,end:0: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████| 60/60 [00:11<00:00, 5.37it/s]
propagate in video start:89,end:30: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████| 60/60 [00:10<00:00, 5.73it/s]
propagate in video start:119,end:60: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████| 60/60 [00:09<00:00, 6.11it/s]
propagate in video start:147,end:88: 82%|███████████████████████████████████████████████▎ | 49/60 [00:10<00:02, 5.22it/s]

有两个需要注意的点：
1.请确保如果您没有使用预加载记忆库时，视频第一帧必须为条件帧（即在Det-SAM2中第一帧必须能够被检测模型检测出类别，以自动添加初始条件提示）
2.视频格式（我觉得不太可能是这个问题），只要VideoProcessor中run函数的cv2.VideoCapture(video_path)能以视频流形式打开就没问题。

您应该用的是我提供的检测模型,，它只能检测球场上的台球，请确保你的视频第一帧能够被检测模型检出东西来，可以在det_sam2_RT.py中VideoProcessor.detect_predict（）函数中解除注释：
frame_detections.append({
"coordinates": coords,
"class": cls,
"confidence": conf
})
# print if there is detection result
print(f"Frame index (excluding pre-loaded): {absolute_indices[i]-self.pre_frames}: Coordinates: {coords}, Class: {cls}, Confidence: {conf}")

[GoldenFishes]

能解决吗？是不是第一帧不是条件帧导致的？