 Quel est l'inconvénient d'utiliser un réseau d'apprentissage en profondeur pour effectuer la détection d'objets ?
Un inconvénient de l'utilisation d'un réseau d'apprentissage en profondeur pour effectuer la détection d'objets est qu'il nécessite une grande quantité de données pour obtenir de bonnes performances. De plus, ces modèles peuvent être difficiles à interpréter, ce qui rend difficile de comprendre pourquoi un résultat particulier a été produit. Enfin, les réseaux d'apprentissage en profondeur sont coûteux en calculs et nécessitent une grande puissance de traitement pour s'exécuter.