Background
传统目标检测方法通常需要大量标注数据进行模型训练，这个过程不仅耗时耗力，还需要专业知识。Agentic Object Detection的推出正是为了解决这一痛点。
Core Solutions
- 使用文本提示检测：完全跳过数据标注步骤，直接通过自然语言指令进行目标检测
- No model training required：该工具内置强大的推理能力模型，用户无需进行任何训练即可使用
- 简化工作流程：只需”上传图片+输入提示”两步操作，大大缩短了检测准备时间
operation suggestion
- 对于简单物体检测，使用具体明确的提示语（如”检测红色苹果”）
- 对于复杂场景，可分步进行多次检测（先检测大区域，再细化局部）
- 利用快速原型设计功能快速验证检测效果
intended effect
可将传统需要数天乃至数周的检测准备工作缩短至几分钟内完成，显著提升工作效率。
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 " 如何解决传统目标检测中数据标注和训练耗时的问题？
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