Jaką wadą jest wykorzystanie sieci uczenia głębokiego do wykrywania obiektów?
Jednym z wad wykorzystania sieci uczenia głębokiego do wykrywania obiektów jest konieczność posiadania dużej ilości danych, aby uzyskać dobre wyniki. Ponadto, modele te mogą być trudne do interpretacji, co utrodnia zrozumienie, dlaczego dany wynik został uzyskany. Ostatecznie, sieci oczenia głębokiego są kosztowne obliczeniowo, wymagając dużej mocy obliczeniowej do wykonania.