NN、YOLO、SSD等。深度学习方法的优点是能够处理复杂的场景和目标物体,具有更高的准确率和鲁棒性。但是相对于传统方法,深度学习方法需要更多的计算资源和数据集支持,且可解释性较差。此外,深度学习方法对于小目标和密集目标的检测效果可能不如传统方法。综合来看,传统目标检测方法和深度学习方法各有优缺点,应根据具体应用场景选择合适的方法。
NN、YOLO、SSD等。深度学习方法的优点是能够处理复杂的场景和目标物体,具有更高的准确率和鲁棒性。但是相对于传统方法,深度学习方法需要更多的计算资源和数据集支持,且可解释性较差。此外,深度学习方法对于小目标和密集目标的检测效果可能不如传统方法。综合来看,传统目标检测方法和深度学习方法各有优缺点,应根据具体应用场景选择合适的方法。