이미지를 처리하는 데 얼마나 걸립니까?

현재 VisionAgent는 각 이미지를 처리하는 데 약 20-30초가 걸리지만, 회사는 처리 속도와 성능을 지속적으로 개선하고 있습니다.

VisionAgent의 객체 감지의 주요 기능은 무엇입니까?

주요 기능으로는 라벨링 또는 훈련 요구 사항 없이 텍스트 프롬프트 기반 감지, 고품질 출력을 위한 고급 추론 기능, 복잡한 객체 및 시나리오의 다재다능한 감지가 있습니다. 속성, 공간적 위치, 범주 차이 및 동적 상태를 기반으로 객체를 식별할 수 있습니다.

VisionAgent는 다른 시스템과 어떻게 비교됩니까?

내부 벤치마크에 따르면 LandingAI의 에이전트 객체 감지는 더 높은 전체 성능 지표로 다른 주요 시스템보다 뛰어납니다. Microsoft Florence-2, Google OWLv2 및 Alibaba Qwen2.5와 같은 경쟁업체의 낮은 점수와 비교하여 77.0% 재현율, 82.6% 정밀도 및 79.7% F1 점수를 나타냅니다.

VisionAgent를 사용할 수 있는 산업은 무엇입니까?

VisionAgent는 제조(조립 검증), 농업, 제약, 작업자 안전, 물류, 식음료, 제품 포장, 의료, 재해 복구 및 소매/레스토랑을 포함한 여러 산업에서 사용할 수 있습니다.

VisionAgent에 대해 계획된 향후 개발은 무엇입니까?

향후 계획에는 객체 추적 기능, 다중 객체 유형 감지 및 비디오 지원이 포함됩니다. 또한 회사는 정확도 및 처리 속도의 지속적인 개선을 위해 노력하고 있습니다.

VisionAgent

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VisionAgent는 LandingAI에서 개발한 생성적 시각적 AI 애플리케이션 빌더로, 에이전트 프레임워크와 텍스트 프롬프트를 사용하여 데이터 라벨링이나 모델 훈련 없이 컴퓨터 비전 작업에 대한 코드를 생성합니다.

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

개요
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대안

제품 정보

업데이트됨:Feb 16, 2025

VisionAgent 월간 트래픽 동향

VisionAgent는 트래픽이 21.8% 증가하여 90,511회 방문을 기록했습니다. 이러한 완만한 성장은 CIO가 강조한 2025년의 전사적 규모의 AI 도입 추세와 데이터 기반 인사이트와 개인화를 제공하는 AI 기반 랜딩 페이지 빌더에 대한 수요 증가에 기인한 것으로 볼 수 있습니다.

과거 트래픽 보기

VisionAgent이란?

VisionAgent는 Andrew Ng의 LandingAI 팀에서 만든 라이브러리 및 프레임워크로, 개발자가 에이전트 프레임워크를 활용하여 컴퓨터 비전 작업을 해결할 수 있도록 돕습니다. 이는 비전 문제를 추론하고 선별된 비전 도구 세트를 활용할 수 있는 특수 AI 에이전트를 위한 오케스트레이터 레이어 역할을 합니다. 이 프레임워크는 최첨단 비전 언어 모델을 통합하고 이를 에이전트 프레임워크와 결합하여 객체 감지, 이미지 분류, 분할 및 계산과 같은 다양한 사용 사례에 대한 사용자 지정 코드를 생성합니다.

VisionAgent의 주요 기능

VisionAgent는 LandingAI에서 개발한 생성형 시각 AI 애플리케이션 빌더로, 에이전트 프레임워크를 사용하여 컴퓨터 비전 개발을 간소화합니다. 데이터 라벨링이나 모델 훈련 없이 텍스트 프롬프트 기반 객체 감지를 가능하게 하고, 다양한 비전 모델을 통합하며, 로컬 및 클라우드 배포 옵션을 모두 지원하는 동시에 복잡한 시각 작업에 대한 추론 기반 감지 기능을 제공합니다.

텍스트 프롬프트 기반 감지: 수동 데이터 라벨링이나 모델 훈련 없이 자연어 프롬프트를 사용하여 객체 감지

고급 추론 기능: 에이전트 시스템을 사용하여 색상, 모양, 질감과 같은 객체 속성에 대해 추론하여 보다 정확한 인식 가능

유연한 배포 옵션: Streamlit 앱 및 API 엔드포인트 생성 옵션을 통해 로컬 개발 및 클라우드 호스팅 배포 모두 지원

통합 도구 모음: 객체 감지, 분류 및 분할과 같은 작업을 위해 여러 컴퓨터 비전 모델 및 도구 결합

VisionAgent의 사용 사례

제조 품질 관리: 누락된 부품 감지, 조립 상태 확인, 생산 라인의 결함 식별

소매 재고 관리: 제품 수량 계산, 매장 내 재고 수준 모니터링, 빈 공간 추적

작업장 안전 모니터링: 헬멧과 같은 적절한 안전 장비 없이 작업하는 작업자 식별 및 안전 프로토콜 준수 여부 모니터링

농업 검사: 작물 상태 감지 및 분석, 익지 않은 농산물 식별, 농업 수확량 모니터링

장점

수동 데이터 라벨링 및 모델 훈련의 필요성 제거

벤치마크에서 79.7%의 F1 점수로 높은 정확도

여러 산업 및 사용 사례에 걸쳐 다양한 애플리케이션

단점

이미지당 20-30초의 처리 시간은 일부 애플리케이션에는 느릴 수 있음

현재 테스트 목적으로 7일 배포 기간으로 제한됨

VisionAgent 사용 방법

VisionAgent 설치: pip를 사용하거나 GitHub 리포지토리(landing-ai/vision-agent)를 복제하여 VisionAgent 라이브러리를 설치합니다.

필수 모듈 가져오기: vision_agent.agent에서 VisionAgentCoderV2를 가져오고 vision_agent.agent.types에서 AgentMessage를 가져옵니다.

에이전트 초기화: 자세한 출력을 보려면 verbose=True로 VisionAgentCoderV2 인스턴스를 만듭니다. 예: agent = VisionAgentCoderV2(verbose=True)

작업 준비: 작업 설명 및 미디어 파일(이미지/비디오)이 포함된 AgentMessage 객체를 만듭니다. 예: AgentMessage(role='user', content='이미지 속 사람 수 세기', media=['image.png'])

코드 생성: AgentMessage와 함께 agent.generate_code()를 사용하여 비전 작업에 대한 코드를 가져옵니다. 에이전트는 최상의 접근 방식을 계획, 테스트 및 선택합니다.

코드 저장 또는 실행: 생성된 코드를 파일에 저장하거나 직접 실행합니다. 코드는 객체 감지와 같은 작업에 VisionAgent의 내장 도구를 사용합니다.

배포(선택 사항): VisionAgent의 배포 옵션을 사용하여 솔루션을 클라우드 엔드포인트 또는 Streamlit 앱으로 배포합니다.

테스트 및 반복: 결과를 테스트하고 필요한 경우 프롬프트를 수정합니다. 코딩 없이 빠른 테스트를 위해 Streamlit 인터페이스를 사용할 수 있습니다.

사용자 지정(선택 사항): 원하는 경우 vision_agent/configs 디렉터리에서 config.py를 수정하여 LLM 제공업체를 변경합니다. 예를 들어 anthropic_config.py를 복사하여 Anthropic으로 전환합니다.

VisionAgent 자주 묻는 질문

VisionAgent는 LandingAI의 시각적 AI 기술로, 에이전트 객체 감지를 사용하여 데이터 라벨링이나 모델 훈련 없이 텍스트 프롬프트를 통해 이미지에서 객체를 식별합니다. AI 코드를 생성하고 계획, 테스트 및 판단 워크플로를 통해 다양한 비전 작업을 해결할 수 있습니다.