技术边界与优化方向
尽管具有革新性，该工具仍存在若干需要注意的限制：
- responsiveness：20-30秒/张的处理时延使其暂不适合实时视频流分析（团队表示下半年将推出API加速方案）
- 细粒度识别：对同类物体的细微差异（如”可口可乐与百事可乐罐装区分”）准确率约82%，低于专用模型
- 语言敏感性：非英语提示词效果衰减约15%（建议使用简明英语指令，中文支持正在测试）
- 极端场景：低光照（lux<50）或高密度目标（如上千人群计数）场景可能需要多次尝试不同提示策略
Landing AI建议：对于超高精度需求（如医疗诊断级），可结合其AutoMark工具进行少量样本微调，实现95%+的检测准确率。当前最佳实践是先通过Agentic快速验证需求可行性，再决定是否投入专项开发。
This answer comes from the articleAgentic Object Detection: A Visual Object Detection Tool without Annotation and TrainingThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 当前版本Agentic Object Detection存在哪些技术限制？
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