Build, integrate, fine-tune, and evaluate Meta SAM 3 with reproducible commands and minimal setup friction.
| Install SAM 3 and run first inference | Follow setup in references/setup-and-inference.md | | Add SAM 3 to an existing Python app | Generate starter code with scripts/createinferencestarter.py and adapt API calls | | Verify environment before setup/inference | Run scripts/sam3preflightcheck.py |
| Fine-tune on custom data | Use references/training-and-eval.md training flow and config guidance | | Run SA-Co benchmarks or eval custom predictions | Use eval commands in references/training-and-eval.md and upstream scripts/eval/ docs | | Debug runtime failures | Run the troubleshooting checklist in references/setup-and-inference.md |
Erstellen und arbeiten Sie mit Meta SAM 3 (facebookresearch/sam3) für die Bild- und Videosegmentierung mit offenem Vokabular mit Text-, Punkt-, Box- und Maskenaufforderungen. Verwenden Sie es, wenn Sie SAM3-Umgebungen einrichten, Hugging Face-Checkpoint-Zugriff anfordern, Inferenzskripte generieren, SAM3 in Python-Apps integrieren, Feinabstimmungen mit sam3/train-Konfigurationen vornehmen, SA-Co oder benutzerdefinierte Auswertungen ausführen oder CUDA-/Checkpoint-/Prompt-Pipeline-Probleme debuggen. Quelle: jakerains/agentskills.