画像の処理にはどのくらい時間がかかりますか?

現在、VisionAgentは各画像の処理に約20〜30秒かかりますが、同社は処理速度とパフォーマンスの向上に継続的に取り組んでいます。

VisionAgentの物体検出の主な機能は何ですか?

主な機能には、ラベリングやトレーニングの要件なしにテキストプロンプトに基づいた検出、高品質の出力のための高度な推論機能、および複雑なオブジェクトやシナリオの多様な検出が含まれます。プロパティ、空間的な位置、カテゴリの差異、および動的な状態に基づいてオブジェクトを識別できます。

VisionAgentは他のシステムと比べてどうですか?

内部ベンチマークによると、LandingAIのエージェント型物体検出は、他の主要なシステムよりも高い全体的なパフォーマンス指標で優れています。リコール77.0%、精度82.6%、F1スコア79.7%であり、Microsoft Florence-2、Google OWLv2、Alibaba Qwen2.5などの競合他社よりも高いスコアを示しています。

VisionAgentはどの業界で使用できますか?

VisionAgentは、製造(組み立て検証)、農業、製薬、労働安全、ロジスティクス、食品および飲料、製品パッケージング、ヘルスケア、災害復旧、および小売/レストランを含む複数の業界で使用できます。

VisionAgentの今後の開発計画は何ですか?

将来の計画には、オブジェクト追跡機能、複数のオブジェクトタイプの検出、およびビデオサポートの追加が含まれます。同社はまた、精度と処理速度の継続的な改善に取り組んでいます。

VisionAgent

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VisionAgentは、LandingAIによって開発された生成的なVisual AIアプリケーションビルダーであり、エージェントフレームワークとテキストプロンプトを使用して、データラベリングやモデルトレーニングを必要とせずにコンピュータビジョンタスクのコードを生成します。

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https://landing.ai/agentic-object-detection?ref=aipure&utm_source=aipure

概要
分析
動画
代替案

製品情報

更新日:2025年07月16日

VisionAgent の月間トラフィック傾向

VisionAgentのトラフィックは5.2%増加し、21万回のアクセスを達成しました。直接的な製品アップデートはありませんでしたが、LandingAIが先進的なコンピュータービジョンツールの開発と業界での取り組みを継続的に行っていることが、この成長に寄与したと考えられます。

過去のトラフィックを表示

VisionAgentとは

VisionAgentは、Andrew NgのLandingAIチームによって作成されたライブラリおよびフレームワークであり、開発者がエージェントフレームワークを利用してコンピュータビジョンのタスクを解決するのに役立ちます。ビジョンの問題を推論し、厳選されたビジョンツールのセットを活用できる特殊なAIエージェントのオーケストレーターレイヤーとして機能します。このフレームワークは、最先端のビジョン言語モデルを統合し、それらをAgenticフレームワークと組み合わせて、オブジェクト検出、画像分類、セグメンテーション、カウントなどのさまざまなユースケース向けのカスタムコードを生成します。

VisionAgentの主な機能

VisionAgentは、LandingAIが開発した生成的なVisual AIアプリケーションビルダーであり、エージェントフレームワークを使用してコンピュータビジョンの開発を簡素化します。データラベリングやモデルトレーニングを必要とせずに、テキストプロンプトに基づいた物体検出を可能にし、さまざまなビジョンモデルを統合し、ローカルおよびクラウドのデプロイメントオプションをサポートしながら、複雑な視覚タスクのための推論駆動型の検出機能を提供します。

テキストプロンプトに基づいた検出: 自然言語プロンプトを使用して、手動によるデータラベリングやモデルトレーニングを必要とせずにオブジェクトを検出

高度な推論機能: エージェントシステムを採用して、色、形、テクスチャなどのオブジェクト属性について推論し、より正確な認識を実現

柔軟なデプロイメントオプション: StreamlitアプリやAPIエンドポイントを作成するためのオプションを使用して、ローカル開発とクラウドホスト型のデプロイメントの両方をサポート

統合ツールスイート: オブジェクト検出、分類、セグメンテーションなどのタスクのために、複数のコンピュータビジョンモデルとツールを組み合わせる

VisionAgentのユースケース

製造品質管理: 欠落部品の検出、組み立ての検証、および生産ラインにおける欠陥の特定

小売在庫管理: 製品のカウント、棚の在庫レベルの監視、および店舗内の空きスペースの追跡

職場の安全監視: ヘルメットなどの適切な安全装備を着用していない作業員の特定、および安全プロトコルの遵守状況の監視

農業検査: 作物の状態の検出と分析、未熟な農産物の特定、および農業収量の監視

メリット

手動によるデータラベリングとモデルトレーニングの必要性を排除

ベンチマークで79.7%のF1スコアで高い精度

複数の業界およびユースケースにわたる多様なアプリケーション

デメリット

画像1枚あたりの処理時間が20〜30秒かかるため、一部のアプリケーションでは遅い可能性がある

現在、テスト目的で7日間のデプロイメント期間に制限されている

VisionAgentの使い方

VisionAgentのインストール: pipを使用するか、GitHubリポジトリ(landing-ai/vision-agent)をクローンして、VisionAgentライブラリをインストールします

必要なモジュールのインポート: vision_agent.agentからVisionAgentCoderV2を、vision_agent.agent.typesからAgentMessageをインポートします

エージェントの初期化: 詳細な出力を表示するには、verbose=TrueでVisionAgentCoderV2インスタンスを作成します:agent = VisionAgentCoderV2(verbose=True)

タスクの準備: タスクの説明とメディアファイル(画像/ビデオ)を含むAgentMessageオブジェクトを作成します。例:AgentMessage(role='user', content='画像内の人数を数える', media=['image.png'])

コードの生成: AgentMessageでagent.generate_code()を使用して、ビジョンタスクのコードを取得します。エージェントは計画、テスト、および最適なアプローチを選択します

コードの保存または実行: 生成されたコードをファイルに保存するか、直接実行します。コードは、オブジェクト検出などのタスクにVisionAgentの組み込みツールを使用します

デプロイ(オプション): VisionAgentのデプロイオプションを使用して、ソリューションをクラウドエンドポイントまたはStreamlitアプリとしてデプロイします

テストと反復: 結果をテストし、必要に応じてプロンプトを調整します。コーディングなしで迅速なテストを行うには、Streamlitインターフェースを使用できます

カスタマイズ(オプション): 必要に応じて、vision_agent/configsディレクトリのconfig.pyを変更して、LLMプロバイダーを変更します。たとえば、anthropic_config.pyをコピーしてAnthropicに切り替えます

VisionAgentのよくある質問

VisionAgentは、LandingAIのビジュアルAI技術で、エージェント型の物体検出を使用して、データラベリングやモデルトレーニングを必要とせずに、テキストプロンプトを通じて画像内の物体を識別します。AIコードを生成し、計画、テスト、および判断のワークフローを通じてさまざまなビジョンタスクを解決できます。