論文の概要: Position: Agentic Systems Constitute a Key Component of Next-Generation Intelligent Image Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16007v1
• Date: Wed, 21 May 2025 20:47:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:47.904308
• Title: Position: Agentic Systems Constitute a Key Component of Next-Generation Intelligent Image Processing
• Title（参考訳）: 位置:次世代インテリジェント画像処理のキーコンポーネントを構成するエージェントシステム
• Authors: Jinjin Gu,
• Abstract要約: 画像処理コミュニティは、純粋にモデル中心の開発からエージェントシステム設計まで、その焦点を広げるべきである。 現在のアプローチでは、一般化、適応性、現実の問題解決の柔軟性において限界に直面している。 本稿では、モデル中心のパラダイムの重要な制約を分析し、エージェント画像処理システムの設計原則を確立し、そのようなエージェントの能力レベルを概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.51541504602444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This position paper argues that the image processing community should broaden its focus from purely model-centric development to include agentic system design as an essential complementary paradigm. While deep learning has significantly advanced capabilities for specific image processing tasks, current approaches face critical limitations in generalization, adaptability, and real-world problem-solving flexibility. We propose that developing intelligent agentic systems, capable of dynamically selecting, combining, and optimizing existing image processing tools, represents the next evolutionary step for the field. Such systems would emulate human experts' ability to strategically orchestrate different tools to solve complex problems, overcoming the brittleness of monolithic models. The paper analyzes key limitations of model-centric paradigms, establishes design principles for agentic image processing systems, and outlines different capability levels for such agents.
• Abstract（参考訳）: 画像処理コミュニティは、純粋にモデル中心の開発から、エージェントシステム設計を本質的な補完パラダイムとして含めるまで、その焦点を広げるべきである、と論文は主張する。 ディープラーニングは、特定の画像処理タスクに対して大幅に高度な能力を持っているが、現在のアプローチは、一般化、適応性、現実の問題解決の柔軟性において重要な制限に直面している。 本稿では、既存の画像処理ツールを動的に選択、組み合わせ、最適化できるインテリジェントなエージェントシステムの開発が、この分野における次の進化のステップであることを示す。 このようなシステムは、複雑な問題を解決するために様々なツールを戦略的に編成し、モノリシックモデルの脆さを克服する人間の能力をエミュレートする。 本稿では、モデル中心のパラダイムの重要な制約を分析し、エージェント画像処理システムの設計原則を確立し、そのようなエージェントの能力レベルを概説する。

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