傳統目標檢測方式還能做嗎?

時間 2021-10-25 17:28:49

1樓:hangh

建議別再走彎路,深度學習能幹死傳統演算法不是沒理由的

傳統演算法難做,一是難建模目標特徵,二是難寫演算法實現,比如目標檢測的lcm演算法,或者識別的dpm演算法,對這個做改進,找到前景和背景邊緣某種特徵差異並針對提出演算法不是乙個研究生能搞定的

傳統演算法結果遠不如深度學習,一碰見目標弱點小點光速抓瞎,多尺度能力聊勝於無,檢測率比起深度學習方法直接砍半,而這些深度學習方法都有現成的針對改進

做了傳統演算法基本告別會議,只有些專業方向上的期刊會接這些傳統演算法做的內容。

現在神經網路移植到晶元上的已經不算少了,況且你有資料,那為啥不試試深度學習呢

建議拿現實情況跟導師談談

2樓:ClairDeLune

我覺得還是算了,不考慮硬體的前提下,non-deep ml幾乎在絕大多數方面被dl碾壓。

而且隨著model越來越light和硬體效能越來越強,差距只會越來越大

3樓:

這都2023年了,居然還有討厭深度學習的老師,這就是那種典型的自己不學,還不讓別人學,拖學生後腿的老師。只會躺在舒適區里享受自己的權威,生怕學生超過自己,有損威嚴。

可以用傳統方法的想法加入到深度學習里弄一些新穎的損失函式,甚至無監督學習,這方面大有可為的。但深度學習作為模型肯定是要的,純傳統方法已經沒有什麼意義了。

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