我构建了 tamserve，使实时视频跟踪的成本降低 2 倍 [P]
原文：I built tamserve to make real-time video tracking 2x cheaper [P]
SAM 2 型跟踪器（SAM 2.1、EdgeTAM）比盒子跟踪器更准确、更灵活：一次指向任何物体，即可在每一帧上获得其精确轮廓。但在实时摄像机上，它们很昂贵，而且 Meta 的代码会保留它看到的每一帧，因此它会在几分钟内耗尽 GPU 内存。 tamserve 在所有相机上共享一份模型副本并保持内存平坦，因此它可以无限期运行，最多 3 个。
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