fallpoke https://blog.hatena.ne.jp/fallpoke/ 誰かの技術置き場 https://fallpoke-tech.hatenadiary.jp/ 画像処理 Python Pytorch 機械学習 お疲れ様です。 SAM3の実行環境をWSL+Dockerで作成し、実際に実行して試してみた記録です。 SAM3について ai.meta.com 2025年11月にリリースされたSAM（Segment Anything Model）シリーズの最新モデルです。 SAM3では、プロンプトで画像内の検出したい物体を指示することで目的の物体のセグメンテーションとBBoxの出力ができます。 （他にも3Dオブジェクトに対応したSAM3Dもありますが今回は扱いません。） 環境構築 実行環境 OS: Windows 11 Pro CPU: Intel Core i7-13700 メモリ: 32GB GPU: N… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ffallpoke-tech.hatenadiary.jp%2Fentry%2F2025%2F12%2F21%2F212929" title="WSL+DockerでSAM3の環境構築をしてお試し実行 - 誰かの技術置き場" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/f/fallpoke/20251221/20251221212152.png Hatena Blog https://hatena.blog 2025-12-21 21:29:29 rich https://fallpoke-tech.hatenadiary.jp/entry/2025/12/21/212929 1.0 100%