Fugu-MT 論文翻訳(概要): TinySAM 2: Extreme Memory Compression for Efficient Track Anything Model

論文の概要: TinySAM 2: Extreme Memory Compression for Efficient Track Anything Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.18013v1
Date: Mon, 18 May 2026 08:05:59 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-05-19 17:57:49.101922
Title: TinySAM 2: Extreme Memory Compression for Efficient Track Anything Model
Title（参考訳）: TinySAM 2: 効率的なトラック任意のモデルのための極端なメモリ圧縮
Authors: Zhaoyuan Ding, Yijing Yang, Han Shu, Xinghao Chen,
Abstract要約: TinySAM 2は、パフォーマンスと効率のバランスをとる軽量なビデオセグメンテーションモデルである。 DAVISやSA-Vのような挑戦的なデータセットの実験では、TinySAM 2がSAM 2.1のパフォーマンスの90%を達成している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.471131843884953
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Segment Anything Model 2 (SAM 2) serves as a core foundation model in the field of video segmentation. Building upon the original SAM model, it introduces a memory bank mechanism and demonstrates outstanding performance in tasks such as semi-supervised video object segmentation and tracking anything. However, the complex computational characteristics of SAM 2's multi-stage image encoder and memory module have raised the barrier to the model's deployment in practical applications. To address this issue, we propose TinySAM 2, a lightweight video segmentation model that balances performance and efficiency. First, a memory quality management mechanism is introduced to select and retain high-informative historical frames as the memory. In addition, a joint-spatial-temporal token compression is proposed that reduces the memory storage and computational cost. Specifically, average pooling is employed to first compress redundancy tokens in the spatial domain. In the temporal domain, informative tokens are selected across frames in the memory bank based on token-level similarity measurement. Besides, we take RepViT as the lightweight image encoder, which further reduces the model parameters. Extensive experiments on challenging datasets such as DAVIS and SA-V demonstrate that TinySAM 2 achieves 90% of the performance of SAM 2.1, with only 7% memory tokens and 3% training data. This study effectively alleviates the bottlenecks in parameter count, computational load, and deployment costs associated with SAM 2, providing a resource-efficient solution for the widespread application of video segmentation models on devices.
Abstract（参考訳）: Segment Anything Model 2 (SAM 2) はビデオセグメンテーションの分野でコアとなる基礎モデルとして機能する。オリジナルのSAMモデルに基づいて、メモリバンク機構を導入し、半教師付きビデオオブジェクトのセグメンテーションや追跡などのタスクで優れたパフォーマンスを示す。しかし、SAM 2の多段画像エンコーダとメモリモジュールの複雑な計算特性は、実用的な応用におけるモデルの展開に障壁を生じさせている。この問題に対処するために,パフォーマンスと効率のバランスをとる軽量ビデオセグメンテーションモデルTinySAM 2を提案する。まず、メモリとして高性能な履歴フレームを選択・保持するために、メモリ品質管理機構を導入する。さらに,メモリストレージと計算コストを低減させる共同空間・時空間トークン圧縮を提案する。具体的には、空間領域で最初に冗長トークンを圧縮するために平均プーリングを用いる。時間領域では、トークンレベルの類似度測定に基づいて、メモリバンク内のフレーム間で情報トークンが選択される。さらに、RepViTを軽量画像エンコーダとし、モデルパラメータをさらに削減する。 DAVISやSA-Vといった挑戦的なデータセットに関する大規模な実験は、TinySAM 2がSAM 2.1のパフォーマンスの90%を達成していることを示している。本研究は,SAM 2に関連するパラメータ数,計算負荷,展開コストのボトルネックを効果的に軽減し,デバイスにビデオセグメンテーションモデルを広く適用するための資源効率の高いソリューションを提供する。

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