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 |
Создавайте и работайте с Meta SAM 3 (facebookresearch/sam3) для сегментации изображений и видео с открытым словарем с помощью текстовых, точечных, прямоугольных и масочных подсказок. Используйте при настройке сред SAM3, запросе доступа к контрольной точке Hugging Face, создании сценариев вывода, интеграции SAM3 в приложения Python, точной настройке с помощью конфигураций sam3/train, запуске SA-Co или пользовательских оценок, а также отладке проблем CUDA/контрольной точки/конвейера подсказок. Источник: jakerains/agentskills.