요약은 생성됐지만 현재 화면 버전과 데이터 형식이 맞지 않아 렌더링할 수 없습니다.
출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 03. 02.수집 2026. 03. 02.출처 타입 REDDIT
인용 시 "요약 출처: AI Trends (aitrends.kr)"를 표기하고, 사실 확인은 원문 보기 기준으로 진행해 주세요. 자세한 기준은 운영 정책을 참고해 주세요.
요약은 생성됐지만 현재 화면 버전과 데이터 형식이 맞지 않아 렌더링할 수 없습니다.
출처 · 인용 안내
인용 시 "요약 출처: AI Trends (aitrends.kr)"를 표기하고, 사실 확인은 원문 보기 기준으로 진행해 주세요. 자세한 기준은 운영 정책을 참고해 주세요.
아직 관련 토론이 없습니다.
댓글을 작성하려면 로그인이 필요합니다.
텍스트로 클래스 지시를 입력하면 SAM-3를 로컬 CPU/GPU에서 순차 실행해 바운딩 박스와 주석 JSON을 생성하고 비디오 프레임 단위 자동 주석과 YOLO·Parquet 내보내기를 지원하는 도구를 공유한다.
SAM-MT는 타깃별 쿼리와 분리된 마스크 어텐션 및 쿼리 기반 희소 메모리를 결합해 대상 수와 무관하게 실시간 처리(10개 타깃에서 36+ FPS)를 유지하면서 SAM2 수준의 분할 정확도를 달성한다.
SAM 3D Body의 CPU 오프로드 포크로 8GB GPU에서도 실행 가능하며 피크 VRAM 사용량을 약 50% 감소시킨다.