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开发者开源 tamserve 让多摄像头共享一份追踪模型

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先了解这件事

AI 综述

开发者发布并开源多摄像头实时分割追踪项目 tamserve，采用 MIT 许可证，提供 GitHub 仓库和 Colab 快速上手（pip install tamserve）。它的做法是让多路摄像头共享一份 SAM 2 风格分割追踪模型（适用于 SAM 2.1、EdgeTAM），以此压低内存占用和运行成本。据开发者给出的数据，tamserve 的内存占用保持恒定，最快比 Meta 原版代码快 3.8 倍且精度相同；在单张 RTX 4090 上按每路摄像头计算，30fps 的日成本为 $1.07（Meta 代码为 $2.40），10fps 为 $0.36，5fps 为 $0.18。这些加速比与成本数字均为开发者自述的测试结果，未见第三方复现。这一项目针对的是实时摄像头场景下分割追踪器的显存与算力瓶颈，使多路视频流的部署不必为每路单独加载模型。

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最新进展11月13日 10:23

开源项目 tamserve 将多摄像头实时追踪提速 3.8 倍，成本减半

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月13日

10:23
AGI Hunt
开源项目 tamserve 将多摄像头实时追踪提速 3.8 倍，成本减半
开发者发布开源项目 tamserve，让多路摄像头共享一份 SAM 2 风格分割追踪模型，以解决内存占用和运行成本问题。其内存占用保持恒定，最快比 Meta 原版代码快 3.8 倍且精度相同，单张 RTX 4090 上每路摄像头的日成本在 30fps 时为 $1.07。

本事件热度走势

可比范围当前: 8
可比范围峰值: 1011月13日 11:00
近 24 小时变化: –

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