Histórico
20-30秒/张的处理速度可能无法满足部分实时场景需求，需要合理的应用策略。
应对方案
- 预处理筛选::
- 先用快速算法筛选关键帧，只对可疑帧进行深度检测
- 设置检测区域ROI，减少处理面积
- 并行处理优化::
- 采用多实例同时处理不同帧
- 利用云端部署实现弹性扩展
- 混合检测策略::
- 对确定性高的对象使用传统快速检测
- 仅对复杂情况调用Agentic深度检测
- 预测式处理::
- 基于前后帧关联性预测可能出现的对象
- 提前准备相关检测提示词
Implementação de recomendações
- 对实时性要求较高的场景，建议预留30%的时间余量
- 考虑将检测任务异步化处理，先缓存后分析
- 关注工具更新日志，及时获取速度优化版本
平衡策略
通过合理的场景拆解和混合检测方案，可在保持检测质量的前提下，将有效处理速度提升3-5倍。
Essa resposta foi extraída do artigoAgentic Object Detection: uma ferramenta para detecção de objetos visuais sem anotação e treinamentoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 怎样克服Agentic Object Detection在实时性要求高场景的应用限制？
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