技術の限界と最適化の方向性
その革新的な性質にもかかわらず、このツールには注意を要するいくつかの制限がある：
- 応答性20～30秒/画像の処理待ち時間があるため、当面はリアルタイムのビデオストリーミング分析には不向き（チームは、今年後半にAPIアクセラレーション・ソリューションが利用可能になることを示唆している）。
- きめ細かな認識例：「コカ・コーラ缶とペプシ缶」のような類似した対象物の小さな違いに対する精度は約82%。
- 言語感受性非英語キューワード効果減衰約15%（簡体字英語コマンド推奨、中国語対応テスト中）
- 極限のシナリオ低照度（ルクス＜50）または高密度のターゲット（例：数千人）シナリオでは、異なるキューイング戦略を複数回試みる必要があるかもしれない。
ランディングAIは、以下のことを推奨している。超高精度の要求(医療診断グレードなど）をAutoMarkツールと組み合わせることで、95%+の検出精度を達成するために少数のサンプルを微調整することができます。現在のベストプラクティスは、専用開発にコミットするかどうかを決定する前に、Agenticを通じて要件の実現可能性を迅速に検証することです。
この答えは記事から得たものである。エージェントによる物体検出：注釈やトレーニングを必要としない視覚的物体検出ツールについて
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