方法です。この方法は、人間のような方法でテキストのプロンプトから目標を認識し、カスタムトレーニングなしでも異なるシナリオで高精度な認識を実現できます。
🚀 核心的な革新点
などの独特な属性について深く推論することで、より正確な認識を実現します。
🔍 主要な能力
内在的属性認識（Intrinsic Attribute Recognition）
目標の固有の属性に基づいて認識し、外部環境に依存しません。 例：「未熟なイチゴ」（"unripe Strawberry"）の認識。
文脈関係認識（Contextual Relationship）
空間的位置や他の物体との関係に基づいて目標を認識します。 例：「アイスクリームの上のデイジー」（"daisy on top of ice cream"）の認識。
特定目標認識（Specific Object Recognition）
同カテゴリー内の特定の対象を正確に区別し、正確な認識を確保します。 例：「六角レンチセット」（"hex key set"）の区別。
動態状態検出（Dynamic State Detection）
運動、動作、または状態の変化に基づいて目標を認識し、静的な属性に依存しません。 例：「空中に跳躍する選手」（"player in mid-air"）の認識。
🧿 体験試用
🏭 業界での応用事例
Agentic Object Detection は、多くの業界シーンで強力な能力を示しています：
| 業界 | 応用事例 |
|---|---|
| 組立検証 | が正しく取り付けられているかどうかの認識 |
| 農業 | |
| 製薬 | |
| 安全 | |
| 物流 | |
| 食品・飲料 | |
| 包装 | |
| 医療・健康 | |
| 災害復旧 | |
| 小売・飲食 | |
| 小売 |
📊 性能比較
他の主要チームの検出システム。
に依存していた制約を打破し、目標認識をよりスマートで効率的かつ柔軟なものにしました！
🔮 Agentic Object Detection の将来計画
を向上させ、より強力にする予定です。
—— 目標の動的な変化を認識し追跡する —— 異なるカテゴリの目標を同時に認識する —— 目標検出をリアルタイムおよび録画ビデオのシーンに拡張する