背景
複雑なシーンにおけるターゲット検出は、オクルージョンや類似オブジェクトの干渉など、検出精度に影響する課題にしばしば直面する。
処方
- 高度な推理力の活用このツールはシーンの文脈を理解し、オクルージョンなどを自動的に処理することができる。
- プロンプト戦略の最適化::
- マルチオブジェクトのシナリオでは、階層的なキューを使用する（例えば、「すべての車両を検出」、次に「青い車両を検出」）。
- 境界があいまいなオブジェクトには、説明的な修飾語を追加する（例：「部分的に不明瞭な自転車」）。
- 複数のテストと検証重要なシナリオでは、異なるキューをクロスバリデーションに使用することができる。
作戦提案
- 混雑したシナリオでは、全体からローカルへの検出戦略が推奨される
- 必要であれば、同じシーンでも異なるアングルでキュー検出を行う。
- AIに十分な推論をさせるために、20～30秒の分析時間を最大限に活用する。
効果評価
合理的なプロンプト戦略により、20～30秒の処理速度を維持しながら、複雑なシーンの検出精度を大幅に向上させることができる。
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
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 複雑なシーンでのターゲット検出精度を向上させるには？
