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Agentic Object Detection 是由 AI 领域知名专家吴恩达（Andrew Ng）推出的一项创新技术。
这项技术是一种基于推理驱动的目标检测方法，它能够通过文本提示识别目标，并且无需定制训练，即可在不同场景下实现高精度识别。
在线学习：
智能代理系统（Agent Systems）：采用设计模式，深入推理目标的颜色、形状、纹理等独特属性，以实现更精准的识别。
内在属性识别（Intrinsic Attribute Recognition）：目标识别基于其固有属性，而不依赖于外部环境。
上下文关系识别（Contextual Relationship）：识别目标基于其空间位置或与其他物体的关系。
特定目标识别（Specific Object Recognition）：在同类别中精准区分特定对象，确保精准识别。
动态状态检测（Dynamic State Detection）：目标识别基于运动、动作或状态变化，而不依赖于静态属性。
Agentic Object Detection 是一项具有革命性的技术，它通过推理驱动的目标检测方法，无需定制训练即可实现高精度识别。
尽管在某些情况下还存在局限性，但它的潜力巨大，未来在多个行业中的应用前景广阔。
随着技术的不断优化和升级，我们可以期待它在准确性、速度和功能上的进一步提升。 |
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