使用深度学习网络进行对象检测的缺点是什么?
使用深度学习网络进行对象检测的一个缺点是,这些网络需要大量的训练数据来准确识别和区分对象.这可能耗费大量时间和资源.另一个缺点是,这些深度学习网络可能很复杂,可能需要GPU等专业硬件来训练和有效运行.此外,由于深度学习模型在训练期间学习其特征,因此难以解释和理解网络如何做出决定,导致与其他方法 (如基于规则的系统) 相比缺乏透明度.最后,深度学习网络可能对输入数据的变化敏感,因此在训练期间没有看到的小变化可能导致性能降低.