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吴恩达最新力作，Agentic Object Detection技术，引领目标检测新革命。

核心内容：
1. 基于推理驱动的目标检测方法，无需定制训练即可高精度识别
2. 核心创新：智能代理系统采用设计模式，深入推理目标属性
3. 行业应用案例：在装配验证、农业、制药等多个行业展现强大能力

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

吴恩达最新推出的 Agentic Object Detection（智能代理目标检测），是一种全新的 基于推理驱动的目标检测（Reasoning-driven Object Detection） 方法。这种方法能够以类似人类的方式，通过文本提示识别目标，并且无需定制训练，即可在不同场景下实现高精度识别。

? 核心创新

智能代理系统（Agent Systems） 采用 设计模式（Design Patterns），深入推理目标的 颜色、形状、纹理 等独特属性，以实现更精准的识别。

? 主要能力

1. 内在属性识别（Intrinsic Attribute Recognition）

   

• 目标识别基于其固有属性，而不依赖于外部环境。
• 例如：识别 “未成熟的草莓”（"unripe Strawberry"）。

• 识别目标基于其空间位置或与其他物体的关系。
• 例如：识别 “冰淇淋上的雏菊”（"daisy on top of ice cream"）。

• 在同类别中精准区分特定对象，确保精准识别。
• 例如：区分 “一组六角扳手”（"hex key set"）。

• 目标识别基于运动、动作或状态变化，而不依赖于静态属性。
• 例如：识别 “空中跃起的运动员”（"player in mid-air"）。

? 试用体验

? 行业应用案例

Agentic Object Detection 在多个行业场景中展现出强大能力：

? 性能对比

LandingAI 的 Agentic Object Detection 在内部基准测试中 大幅超越 其他领先团队的检测系统。

? 这种新型目标检测方式突破了传统计算机视觉对 大规模标注数据 和 定制训练 的依赖，使目标识别更加智能、高效、灵活！

? Agentic Object Detection 未来规划

Agentic Object Detection仍在不断优化，以进一步提升 准确性 和 速度，让其更加强大。

• 目标追踪（Object Tracking） —— 识别并跟踪目标的动态变化
• 多目标检测（Multiple Object Types Detection） —— 同时识别不同类别的目标
• 视频支持（Video Support） —— 目标检测扩展至实时和录制视频场景