一位开发者创建了 tamserve，这是一个开源工具，旨在使实时视频跟踪更具成本效益和效率。Tamserve 通过在多个摄像头之间共享单个模型实例来优化 SAM 2 风格跟踪器（如 SAM 2.1 和 EdgeTAM）的使用。这种方法可以防止 GPU 内存耗尽，并允许系统无限期运行，速度比 Meta 的原始代码快 3.8 倍，同时保持准确性。该工具提供了显著的每台摄像头每天的成本节省，并提供了不同帧率的详细定价示例。 AI
影响 降低了实时视频跟踪应用的运营成本，可能有助于更广泛地采用先进的跟踪技术。
排序理由 该项目描述了一个用于优化现有 AI 模型的新开源工具，而不是一个新模型发布或研究。
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