메타, SAM 3.1 공개: 128개 객체 추적 속도 7배 향상

SAM 3.1은 메타가 공개한 이미지 및 영상 분할 모델입니다. 짧은 텍스트 문구나 점, 박스, 마스크 같은 프롬프트를 입력받아 화면 속 대상을 감지하고 분할하며 추적합니다.

무엇이 달라졌나

기존 SAM 3는 기존 벤치마크 대비 50배 이상의 개념을 분할할 수 있는 오픈 보캐블러리 성능을 갖췄습니다. 이번 SAM 3.1은 여기에 'Object Multiplex'라는 메모리 공유 기술을 더했습니다.

단일 H100 GPU에서 128개의 객체를 동시에 추적할 때 정확도를 유지하면서도 추론 속도를 약 7배 끌어올렸습니다. 주요 7개 영상 객체 분할(VOS) 벤치마크 중 6개에서 이전보다 향상된 점수를 기록했습니다.

가중치는 허깅페이스에서 메타의 개인정보 처리방침에 동의한 뒤 받을 수 있습니다. 허깅페이스 트랜스포머스 라이브러리 직접 연동은 지원하지 않으며 체크포인트만 제공되므로, 설치와 실행 코드는 SAM 3 깃허브 저장소를 확인해야 합니다.

왜 중요한가

복잡한 CCTV 영상 분석이나 자율주행 데이터 라벨링처럼 수많은 객체를 동시에 추적해야 하는 환경에서는 연산 지연과 VRAM 부담이 가장 큰 장벽이었습니다.

메모리 구조를 개선해 단일 GPU에서 128개 타깃 추적을 7배 빠르게 해낸 만큼, 밀집된 영상 분석 파이프라인을 운영하는 개발자라면 즉시 적용을 검토해 볼 가치가 있습니다.