深度学习目标检测相比于传统机器视觉检测的优缺点

深度学习目标检测相比于传统机器视觉检测有以下优点：

1. 准确性：深度学习模型可以通过大量的训练数据进行训练，从而获得更高的准确性。相比于传统的机器视觉算法，深度学习模型可以更好地捕捉图像特征和目标的复杂关系，从而提高目标检测的准确性。

2. 鲁棒性：深度学习模型可以自动学习并适应不同场景下的变化和干扰。相比于传统的机器视觉算法，深度学习模型在面对光照变化、尺度变化、遮挡等问题时具有更好的鲁棒性。

3. 可扩展性：深度学习模型可以通过增加网络层级和参数量来提高模型的性能，从而适应更复杂的目标检测任务。相比之下，传统的机器视觉算法需要手动设计和调整特征提取器和分类器，不够灵活。

然而，深度学习目标检测也存在一些缺点：

1. 数据需求量大：深度学习模型需要大量的标注数据进行训练，这对于一些特定领域或者目标数量较少的场景可能不太适用。而传统的机器视觉算法可以在相对较少的数据下进行训练和调整。

2. 计算资源要求高：深度学习模型通常需要较大的计算资源来进行训练和推理。相比之下，传统的机器视觉算法通常计算量较小，可以在较低配置的设备上运行。

综上所述，深度学习目标检测在准确性、鲁棒性和可扩展性方面有明显优势，但对于数据量和计算资源的需求较高。在实际应用中，需要根据具体场景和资源条件来选择适合的方法。