VisionAgent
VisionAgent ist ein generativer Visual AI-Anwendungsbuilder, der von LandingAI entwickelt wurde und Agenten-Frameworks und Texteingabeaufforderungen verwendet, um Code für Computer-Vision-Aufgaben zu generieren, ohne dass Datenkennzeichnung oder Modelltraining erforderlich sind.
https://landing.ai/agentic-object-detection?ref=aipure&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:May 9, 2025
VisionAgent Monatliche Traffic-Trends
VisionAgent verzeichnete einen 45,9%igen Rückgang des Traffics auf 162.000 Besuche. Dieser erhebliche Rückgang könnte auf fehlende Produktaktualisierungen oder neue Funktionen zurückzuführen sein, während Googles Ankündigung neuer KI-Tools im April 2025 möglicherweise die Aufmerksamkeit von VisionAgent abgelenkt hat.
Was ist VisionAgent
VisionAgent ist eine Bibliothek und ein Framework, das vom LandingAI-Team von Andrew Ng entwickelt wurde und Entwicklern hilft, Agenten-Frameworks zur Lösung von Computer-Vision-Aufgaben zu nutzen. Es fungiert als Orchestrator-Schicht für spezialisierte KI-Agenten, die über Bildverarbeitungsprobleme nachdenken und eine kuratierte Sammlung von Bildverarbeitungswerkzeugen nutzen können. Das Framework integriert modernste Vision-Sprachmodelle und kombiniert sie mit einem agentenbasierten Framework, um benutzerdefinierten Code für verschiedene Anwendungsfälle wie Objekterkennung, Bildklassifizierung, Segmentierung und Zählung zu generieren.
Hauptfunktionen von VisionAgent
VisionAgent ist ein generativer Visual AI-Anwendungsbuilder, der von LandingAI entwickelt wurde und ein agentenbasiertes Framework verwendet, um die Entwicklung von Computer Vision zu vereinfachen. Er ermöglicht die textbasierte Objekterkennung, ohne dass Datenbeschriftung oder Modelltraining erforderlich sind, integriert verschiedene Vision-Modelle und unterstützt sowohl lokale als auch Cloud-basierte Bereitstellungsoptionen, während er reasoning-gesteuerte Erkennungsfunktionen für komplexe visuelle Aufgaben bietet.
Textbasierte Erkennung: Verwendet natürlichsprachliche Prompts, um Objekte zu erkennen, ohne dass eine manuelle Datenbeschriftung oder ein Modelltraining erforderlich ist
Fortschrittliche Reasoning-Fähigkeiten: Verwendet Agentensysteme, um über Objektattribute wie Farbe, Form und Textur zu urteilen, um eine präzisere Erkennung zu ermöglichen
Flexible Bereitstellungsoptionen: Unterstützt sowohl die lokale Entwicklung als auch die Cloud-basierte Bereitstellung mit Optionen zur Erstellung von Streamlit-Apps und API-Endpunkten
Integrierte Tool-Suite: Kombiniert mehrere Computer-Vision-Modelle und -Tools für Aufgaben wie Objekterkennung, Klassifizierung und Segmentierung
Anwendungsfälle von VisionAgent
Qualitätskontrolle in der Fertigung: Erkennung fehlender Komponenten, Überprüfung der Montage und Identifizierung von Defekten in Produktionslinien
Einzelhandels-Bestandsverwaltung: Zählen von Produkten, Überwachung des Lagerbestands in Regalen und Verfolgung leerer Flächen in Geschäften
Überwachung der Arbeitssicherheit: Identifizierung von Arbeitern ohne angemessene Schutzausrüstung wie Helme und Überwachung der Einhaltung von Sicherheitsprotokollen
Landwirtschaftliche Inspektion: Erkennung und Analyse von Pflanzenzuständen, Identifizierung unreifer Produkte und Überwachung landwirtschaftlicher Erträge
Vorteile
Eliminiert die Notwendigkeit der manuellen Datenbeschriftung und des Modelltrainings
Hohe Genauigkeit mit einem F1-Score von 79,7 % in Benchmarks
Vielseitige Anwendung in verschiedenen Branchen und Anwendungsfällen
Nachteile
Die Verarbeitungszeit von 20-30 Sekunden pro Bild kann für einige Anwendungen langsam sein
Derzeit auf einen 7-tägigen Bereitstellungszeitraum für Testzwecke beschränkt
Wie verwendet man VisionAgent
VisionAgent installieren: Installieren Sie die VisionAgent-Bibliothek mit pip oder durch Klonen des GitHub-Repositorys (landing-ai/vision-agent)
Erforderliche Module importieren: Importieren Sie VisionAgentCoderV2 von vision_agent.agent und AgentMessage von vision_agent.agent.types
Agent initialisieren: Erstellen Sie eine VisionAgentCoderV2-Instanz mit verbose=True, um detaillierte Ausgaben zu sehen: agent = VisionAgentCoderV2(verbose=True)
Aufgabe vorbereiten: Erstellen Sie ein AgentMessage-Objekt mit Ihrer Aufgabenbeschreibung und Mediendateien (Bilder/Videos). Beispiel: AgentMessage(role='user', content='Anzahl der Personen im Bild', media=['image.png'])
Code generieren: Verwenden Sie agent.generate_code() mit Ihrer AgentMessage, um Code für Ihre Bildverarbeitungsaufgabe zu erhalten. Der Agent plant, testet und wählt den besten Ansatz aus
Code speichern oder ausführen: Speichern Sie den generierten Code entweder in einer Datei oder führen Sie ihn direkt aus. Der Code verwendet die integrierten Tools von VisionAgent für Aufgaben wie die Objekterkennung
Bereitstellen (Optional): Stellen Sie Ihre Lösung entweder als Cloud-Endpunkt oder als Streamlit-App mit den Bereitstellungsoptionen von VisionAgent bereit
Testen und iterieren: Testen Sie die Ergebnisse und verfeinern Sie bei Bedarf Ihre Eingabeaufforderung. Sie können die Streamlit-Oberfläche für schnelle Tests ohne Programmierung verwenden
Anpassen (Optional): Ändern Sie LLM-Anbieter, indem Sie config.py im Verzeichnis vision_agent/configs ändern, falls gewünscht. Wechseln Sie beispielsweise zu Anthropic, indem Sie anthropic_config.py kopieren
VisionAgent FAQs
VisionAgent ist eine visuelle KI-Technologie von LandingAI, die agentenbasierte Objekterkennung verwendet, um Objekte in Bildern durch Textaufforderungen zu identifizieren, ohne dass Datenbeschriftung oder Modelltraining erforderlich sind. Es kann KI-Code generieren und verschiedene Bildverarbeitungsaufgaben durch einen Planungs-, Test- und Bewertungs-Workflow lösen.
VisionAgent Video
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Analyse der VisionAgent Website
VisionAgent Traffic & Rankings
162.3K
Monatliche Besuche
#200838
Globaler Rang
#3590
Kategorie-Rang
Traffic-Trends: Jun 2024-Apr 2025
VisionAgent Nutzereinblicke
00:01:34
Durchschn. Besuchsdauer
3.88
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Top-Regionen von VisionAgent
US: 20.91%
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Others: 47.38%
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