




















SAM 3 深度技术解析:从图像分割到三维重建的全链路实践_sam3-CSDN博客
# 创建Python虚拟环境(推荐使用Python 3.10或3.12)
conda create -n sam3 python=3.12 -y
conda activate sam3
# 安装SAM 3核心库(使用国内镜像源)
pip install sam3 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
# 安装PyTorch GPU版本(根据CUDA版本选择)
# CUDA 12.4
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
# 或 CUDA 12.1
# pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
# 安装Transformers库
pip install transformers>=4.46.0 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
# 安装图像处理相关依赖
pip install pillow opencv-python matplotlib -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
需要注意缺少triton,安装方法:
pip install triton-windows
简单调用:GitHub - little51/sam3-sample: Facebook SAM3例程
文本提示词:【SAM3教程-1】SAM3 使用文本提示进行图像分割详细步骤与示例【附源码】_sam3分割边缘-CSDN博客
样本提示点:链接
多概念:SAM3教程:Meta AI最新图像分割模型完全指南|支持400万概念的开放词汇分割 • Tech Explorer 🚀
其他参考:SAM1?的使用 链接
手把手教你SAM(segment anything)官方代码本地调用_mob6454cc777577的技术博客_51CTO博客
此内容由惯性聚合(RSS阅读器)自动聚合整理,仅供阅读参考。 原文来自 — 版权归原作者所有。