对象检测模型

对象检测是计算机视觉领域的一项核心技术，旨在识别图像或视频中的特定对象，并确定它们的位置，通常以边界框（Bounding Box）形式标记出来。它不仅需要回答“图像中有什么？”（分类问题），还需要回答“这些东西在哪里？”（定位问题）。这一技术广泛应用于自动驾驶、人脸识别、安防监控、工业检测等领域。

传统对象检测依赖于机器学习和深度学习技术，通过大量标注数据训练模型，使其能够识别特定类别的对象。近年来，随着卷积神经网络（CNN）的发展，对象检测模型的性能得到了显著提升，成为现代AI应用的重要支柱。

对象检测模型框架

对象检测（Object Detection）是计算机视觉的核心任务之一，旨在通过算法定位并识别图像中的物体类别。传统方法依赖手工特征提取（如HOG、SIFT），而现代模型则基于深度学习，典型代表包括：

YOLO是一种单阶段检测器，以速度快著称。它将图像划分为网格，直接预测每个网格中的对象类别和边界框位置。最新版本如YOLOv8，YOLOv9，YOLOv10，YOLOv11，YOLOv12 等在精度和速度上取得了良好平衡，适用于实时检测场景，例如无人驾驶和视频监控。

Faster R-CNN

Faster R-CNN是一种两阶段检测器，首先通过区域建议网络（RPN）生成候选区域，然后对这些区域进行分类和边界框调整。虽然速度稍慢，但其高精度使其在需要高质量检测的任务中表现优异，例如医学影像分析。

SSD（Single Shot MultiBox Detector）

SSD结合了速度和精度的优点，采用多尺度特征图来检测不同大小的对象。它在嵌入式设备上的表现尤为出色，常用于移动端应用。

DETR（DEtection TRansformer）

DETR引入了Transformer架构，将对象检测视为集合预测问题，避免了传统方法中的非极大值抑制（NMS）后处理步骤。它在复杂场景中表现出色，但计算成本较高。

这些框架各有优势，适用于不同场景，但它们通常需要大量标注数据和复杂的训练过程，这限制了其灵活性和快速部署能力。这些模型框架，我们前期的文章也有介绍，可以直接查看往期内容。

agentic-object-detection对象检测模型

agentic-object-detection是landing.ai于2025年2月发布的创新技术，与传统对象检测模型相比，两者都旨在识别和定位图像中的对象，属于计算机视觉领域。但是存在主要的核心区别。

1、数据需求： 传统对象检测模型需要大量标注数据进行监督训练，而agentic-object-detection采用“零样本”（Zero-Shot）方法，无需预先训练或标注数据，仅通过文本提示即可完成检测。

2、工作机制： 传统模型依赖固定的类别预测，而agentic-object-detection通过智能体（Agent）推理，能够理解复杂的文本描述（如“未成熟的草莓”或“没有戴头盔的工人”），具备更高的灵活性和上下文理解能力。

开发效率： 传统模型开发周期长，需经过数据收集、标注、训练和调优，而agentic-object-detection支持快速原型设计和部署，大幅降低了开发门槛。

简单来说，agentic-object-detection是对象检测领域的一次革新，它将传统的“训练驱动”模式转变为“推理驱动”模式，极大提升了应用的适应性和效率。它是使用Agent智能体进行推理，同时支持用户输入的文本内容进行特别对象的检测。比如如下图片，若是传统的对象检测模型，会识别出来所有的西红柿，但是agentic-object-detection基于Agent智能体进行推理，可以根据用户的输入，识别出来成熟或者不成熟的西红柿。

agentic-object-detection基于“Agentic Workflow”（智能体工作流），结合视觉语言模型和深度推理能力。它通过分析图像中的属性（如颜色、形状、纹理）以及对象间的关系，理解用户提供的自然语言提示，并在图像中精准定位目标对象。

agentic-object-detection核心特点

零样本检测： 无需标注数据或预训练，用户只需输入文本提示（如“检测所有没有药丸的区域”），模型即可实时分析并返回结果。

高级推理能力： 不同于传统模型的固定模式，它能处理复杂任务，例如分辨“新鲜苹果”和“腐烂苹果”，成熟或者不成熟的水果，甚至检测动态场景中的对象（如“移动中的罐子，那些没有瓶盖”）。

性能表现： 根据landing.ai的内部基准测试，agentic-object-detection在F1分数上达到79.7%，超越了如Florence-2、OWLv2等开源模型以及Qwen2.5-VL-7B-Instruct等大型多模态模型。

landing.ai提供Web应用和API接口，用户可以直接上传图像进行测试，可以直接在其官方网站进行使用。

landing.ai计划进一步提升其准确性和速度，增加对象跟踪、多类别检测和视频支持功能，使其适用范围更广。

agentic-object-detection的推出标志着对象检测技术迈向了一个新阶段。它不仅消除了传统模型对标注数据的依赖，还通过智能推理赋予了AI更强的灵活性和实用性。无论是开发者还是行业用户，都能快速构建高效的视觉AI解决方案。随着技术的不断迭代，这款模型有望成为计算机视觉领域的“游戏改变者”，引领AI视觉的未来革命。