핵심 역량

• 텍스트 프롬프트 기반 객체 분할
• 시각적 프롬프트(점, 박스, 마스크) 기반 객체 추적
• 오픈 보캐브러리 기반 광범위한 객체 인식
• 다중 객체 동시 추적 및 세그멘테이션

강점

• H100 GPU에서 128개 객체 대상 7배 빠른 추론 속도
• 오픈 보캐브러리 개념 처리 능력 50배 확장
• 주요 VOS 벤치마크 6/7 항목에서 기존 모델 대비 우위

훈련 방식

SAM 3 기반의 Object Multiplex 공유 메모리 기법 적용 및 비디오 객체 세그멘테이션(VOS) 성능 최적화

알아두면 좋은 것

• Object Multiplex 기술로 다중 객체 추론 효율 극대화
• 7개 VOS 벤치마크 중 6개에서 성능 향상 확인
• 기존 대비 50배 이상의 고유 개념 처리 가능
• Meta의 별도 라이선스 동의 및 게이팅 절차 필요