Add sam3 project code

Dockerfile

@@ -0,0 +1,75 @@
+# 1. 基础镜像：使用你验证过的 CUDA 12.4 开发版
+FROM nvidia/cuda:12.4.1-cudnn-devel-ubuntu22.04
+
+# 环境变量
+ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
+ENV PYTHONUNBUFFERED=1
+ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
+# 针对 RTX 50 系列的架构优化 (Blackwell = sm_100/sm_120，这里涵盖所有新架构)
+ENV TORCH_CUDA_ARCH_LIST="9.0;10.0+PTX"
+
+# 2. 安装系统工具 (增加了 ffmpeg 用于视频处理)
+RUN apt-get update && apt-get install -y \
+    python3.10 \
+    python3-pip \
+    git \
+    wget \
+    ffmpeg \
+    libgl1 \
+    libglib2.0-0 \
+    libsm6 \
+    libxext6 \
+    build-essential \
+    ninja-build \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# 建立 python 软链接，方便直接用 python 命令
+RUN ln -s /usr/bin/python3.10 /usr/bin/python
+
+WORKDIR /app
+
+# 3. 升级 pip (使用清华源加速)
+RUN python3 -m pip install --upgrade pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --default-timeout=100
+
+# 4. 🔥 核心修复：安装适配 RTX 50 系列的 PyTorch (cu128)
+# 这是解决 "sm_120 is not compatible" 的关键一步
+RUN pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 --default-timeout=100
+
+# 5. 安装 SAM3 依赖 (包含之前报错缺少的 decord, pycocotools)
+# 移除了 transformers 版本限制，使用最新版适配 SAM3
+RUN pip install \
+    opencv-python-headless \
+    matplotlib \
+    jupyter \
+    jupyterlab \
+    ipympl \
+    pyyaml \
+    tqdm \
+    hydra-core \
+    iopath \
+    pillow \
+    networkx \
+    scipy \
+    pandas \
+    timm \
+    einops \
+    transformers \
+    tokenizers \
+    decord \
+    pycocotools \
+    -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple \
+    --default-timeout=100
+
+# 6. 拉取 SAM3 代码
+RUN git clone https://github.com/facebookresearch/sam3.git sam3_code
+
+# 7. 安装 SAM3 包
+WORKDIR /app/sam3_code
+RUN pip install -e .
+
+# 8. 设置工作目录和入口
+WORKDIR /app
+EXPOSE 8888
+
+# 默认保持运行，方便进入终端调试
+CMD ["/bin/bash", "-c", "jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 --allow-root --no-browser --NotebookApp.token='sam3'"]