MetaがSAM 3.1を公開：128物体の追跡を約7倍高速化
Metaは画像・動画セグメンテーションモデル「SAM 3.1」を公開した。共有メモリ方式のObject Multiplexを採用し、単一のH100で128個の物体を追跡する推論速度が精度を落とさず約7倍に向上した。モデルの重みはHugging Face上で利用申請できる。
Metaは画像・動画セグメンテーションモデル「SAM 3.1」を公開した。共有メモリ方式のObject Multiplexを採用し、単一のH100で128個の物体を追跡する推論速度が精度を落とさず約7倍に向上した。モデルの重みはHugging Face上で利用申請できる。