VisionAgent
VisionAgent, veri etiketleme veya model eğitimi gerektirmeden bilgisayarla görme görevleri için kod oluşturmak üzere aracı çerçevelerini ve metin istemlerini kullanan, LandingAI tarafından geliştirilen üretken bir Görsel AI uygulama oluşturucusudur.
https://landing.ai/agentic-object-detection?ref=aipure&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:Feb 16, 2025
VisionAgent Aylık Trafik Trendleri
VisionAgent, %21.8'lik bir trafik artışı yaşayarak 90.511 ziyarete ulaştı. Bu ılımlı büyüme, CIO tarafından vurgulanan 2025'teki tam ölçekli, kurumsal çaptaki yapay zeka adaptasyonu sektör trendine ve veri odaklı içgörüler ile kişiselleştirme sunan yapay zeka destekli açılış sayfası oluşturucularına yönelik artan talebe bağlanabilir.
VisionAgent Nedir
VisionAgent, geliştiricilerin bilgisayarla görme görevlerini çözmek için aracı çerçevelerini kullanmalarına yardımcı olan Andrew Ng'nin LandingAI ekibi tarafından oluşturulan bir kütüphane ve çerçevedir. Vizyon sorunları üzerinde akıl yürütebilen ve özel bir vizyon araçları setinden yararlanabilen özel AI aracıları için bir düzenleyici katmanı görevi görür. Çerçeve, son teknoloji vizyon dil modellerini entegre eder ve bunları nesne algılama, görüntü sınıflandırma, segmentasyon ve sayma gibi çeşitli kullanım durumları için özel kod oluşturmak üzere ajan tabanlı bir çerçeveyle birleştirir.
VisionAgent Temel Özellikleri
VisionAgent, LandingAI tarafından geliştirilen ve bilgisayarlı görü geliştirmeyi basitleştirmek için aracı tabanlı bir çerçeve kullanan üretken bir Görsel AI uygulama oluşturucusudur. Veri etiketleme veya model eğitimi gerektirmeden metin istemi tabanlı nesne tespiti sağlar, çeşitli görme modellerini entegre eder ve karmaşık görsel görevler için akıl yürütme odaklı algılama yetenekleri sağlarken hem yerel hem de bulut dağıtım seçeneklerini destekler.
Metin İstemi Tabanlı Algılama: Manuel veri etiketleme veya model eğitimi gerektirmeden nesneleri algılamak için doğal dil istemleri kullanır
Gelişmiş Akıl Yürütme Yetenekleri: Daha kesin tanıma için renk, şekil ve doku gibi nesne özelliklerini akıl yürütmek için aracı sistemleri kullanır
Esnek Dağıtım Seçenekleri: Streamlit uygulamaları ve API uç noktaları oluşturma seçenekleriyle hem yerel geliştirmeyi hem de bulut tabanlı dağıtımı destekler
Entegre Araç Paketi: Nesne tespiti, sınıflandırma ve segmentasyon gibi görevler için birden fazla bilgisayarlı görme modelini ve aracını birleştirir
VisionAgent Kullanım Alanları
Üretim Kalite Kontrolü: Eksik bileşenleri tespit etme, montajı doğrulama ve üretim hatlarındaki kusurları belirleme
Perakende Envanter Yönetimi: Ürünleri sayma, raf stok seviyelerini izleme ve mağazalardaki boş alanları takip etme
İşyeri Güvenliği İzleme: Kask gibi uygun güvenlik ekipmanı olmayan işçileri tespit etme ve güvenlik protokollerine uyumu izleme
Tarım Denetimi: Mahsul koşullarını tespit etme ve analiz etme, olgunlaşmamış ürünleri belirleme ve tarımsal verimleri izleme
Artıları
Manuel veri etiketleme ve model eğitimi ihtiyacını ortadan kaldırır
Kıyaslamalarda %79,7 F1 Puanı ile yüksek doğruluk
Birden fazla sektör ve kullanım alanında çok yönlü uygulama
Eksileri
Görüntü başına 20-30 saniyelik işlem süresi bazı uygulamalar için yavaş olabilir
Şu anda test amaçlı 7 günlük dağıtım süresiyle sınırlıdır
VisionAgent Nasıl Kullanılır
VisionAgent'ı Kurun: VisionAgent kütüphanesini pip kullanarak veya GitHub deposunu (landing-ai/vision-agent) klonlayarak kurun
Gerekli Modülleri İçe Aktarın: vision_agent.agent'tan VisionAgentCoderV2'yi ve vision_agent.agent.types'tan AgentMessage'ı içe aktarın
Aracıyı Başlatın: Ayrıntılı çıktıları görmek için verbose=True ile bir VisionAgentCoderV2 örneği oluşturun: agent = VisionAgentCoderV2(verbose=True)
Görevinizi Hazırlayın: Görev açıklamanız ve medya dosyalarınız (resimler/videolar) ile bir AgentMessage nesnesi oluşturun. Örnek: AgentMessage(role='user', content='Resimdeki kişileri say', media=['image.png'])
Kod Oluşturun: Vizyon göreviniz için kod almak üzere AgentMessage'ınız ile agent.generate_code() kullanın. Aracı, en iyi yaklaşımı planlayacak, test edecek ve seçecektir
Kodu Kaydedin veya Çalıştırın: Oluşturulan kodu bir dosyaya kaydedin veya doğrudan çalıştırın. Kod, nesne algılama gibi görevler için VisionAgent'ın yerleşik araçlarını kullanacaktır
Dağıtın (İsteğe Bağlı): Çözümünüzü VisionAgent'ın dağıtım seçeneklerini kullanarak bir bulut uç noktası veya Streamlit uygulaması olarak dağıtın
Test Edin ve Yineleyin: Sonuçları test edin ve gerekirse isteminizi iyileştirin. Kodlama yapmadan hızlı test için Streamlit arayüzünü kullanabilirsiniz
Özelleştirin (İsteğe Bağlı): İstenirse vision_agent/configs dizinindeki config.py dosyasını değiştirerek LLM sağlayıcılarını değiştirin. Örneğin, anthropic_config.py dosyasını kopyalayarak Anthropic'e geçin
VisionAgent SSS
VisionAgent, LandingAI'nin, veri etiketleme veya model eğitimi gerektirmeden, metin istemleri aracılığıyla görüntülerdeki nesneleri tanımlamak için aracı nesne algılamayı kullanan görsel bir yapay zeka teknolojisidir. Yapay zeka kodu üretebilir ve bir planlama, test etme ve değerlendirme iş akışı aracılığıyla çeşitli görme görevlerini çözebilir.
VisionAgent Videosu
Popüler Makaleler
DeepSeek'i Çevrimdışı Olarak Yerel Bilgisayarda Nasıl Çalıştırılır
Feb 10, 2025
Şubat 2025'te Ücretsiz Midjourney Promosyon Kodları ve Nasıl Kullanılır
Feb 6, 2025
Leonardo AI Şubat 2025 Çalışan Ücretsiz Promosyon Kodları ve Nasıl Kullanılır
Feb 6, 2025
Şubat 2025'te HiWaifu AI Referans Kodları ve Nasıl Kullanılır
Feb 6, 2025
VisionAgent Web Sitesi Analitiği
VisionAgent Trafik ve Sıralamaları
90.5K
Aylık Ziyaretler
#412618
Küresel Sıralama
#5252
Kategori Sıralaması
Trafik Trendleri: Jun 2024-Jan 2025
VisionAgent Kullanıcı İçgörüleri
00:01:14
Ort. Ziyaret Süresi
2.63
Ziyaret Başına Sayfa Sayısı
43.61%
Kullanıcı Hemen Çıkma Oranı
VisionAgent'in En Çok Kullanıldığı Bölgeler
US: 25.99%
IN: 8.36%
SE: 6.62%
NG: 4.68%
VN: 3.87%
Others: 50.48%
VisionAgent Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
altcheckerai
AltCheckerAI, web sitesi SEO'sunu ve erişilebilirliği artırmak için görüntü alternatif metnini otomatik olarak optimize eden yapay zeka destekli bir araçtır.
IMG Processing
IMG İşleme, hızlı ve güvenilir görüntü işleme yeteneklerini, basit entegrasyon aracılığıyla yükleme, dönüştürme ve filigranlama dahil olmak üzere sağlayan güçlü bir API hizmetidir.
ImageKit.io
ImageKit.io, web siteleri ve uygulamalarda yüksek kaliteli görsel deneyimler sunmak için gerçek zamanlı görsel ve video optimizasyonu, işleme API'leri ve Dijital Varlık Yönetimi (DAM) çözümleri sağlayan kapsamlı bir medya yönetimi ve teslimat platformudur.
FLORA
FLORA, kişiselleştirilmiş bitki tanımlaması, yaratıcı tasarım ve etkileşimli botanik yardımı sağlamak için sonsuz bir tuvalde birden fazla AI yeteneğini birleştiren yenilikçi bir AI destekli yaratıcı araçtır.
VisionAgent Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
Somme: Wine Matched to You
FreemiumAI Image Recognition
Somme, kullanıcıların benzersiz tat tercihlerine uygun şarapları keşfetmelerine ve keyfini çıkarmalarına yardımcı olan, gelişmiş görüntü tanıma, kişiselleştirilmiş öneriler ve kapsamlı şarap bilgilerini bir araya getiren AI destekli kişisel sommelier uygulamasıdır.
Lenso.ai
Lenso.ai, kullanıcıların milyarlarca web görüntüsünde yerler, kişiler, kopyalar ve ilgili görüntüler aramasını sağlayan bir AI destekli ters görüntü arama aracıdır.
WatermarkRemover.io
WatermarkRemover.io, görüntü kalitesini korurken görüntülerden filigranları otomatik olarak kaldıran AI destekli bir çevrimiçi araçtır.
Dewatermark.ai
Dewatermark.ai, görüntü kalitesini korurken görüntülerden su işaretlerini otomatik olarak tespit eden ve kaldıran ücretsiz bir AI destekli araçtır.