傳統目標檢測算法和利用深度學習進行目標檢測算法的比較

傳統目標檢測算法只適應於有明顯特徵，背景簡單的情形，而在實際應用中，背景複雜多變，並且待檢測的目標複雜多變，很難經過通常的抽象特徵完成對目標的檢測，而深度學習能夠提取同一目標豐富的特徵，完成目標的檢測。 從某種程度上來講，人們沒法總結出目標在各類複雜多變情形下的抽象特徵，因此只好退而求其次，利用龐大豐富的數據，經過深度學習完成模型的訓練，從而使得算法的健壯性更高，泛化能力更強，更容易應用於實際場景

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