基于深度学习的目标检测比基于机器学习的目标检测 优势在哪

基于深度学习的目标检测相对于基于机器学习的目标检测有以下优势：

1. 更高的精度：深度学习的模型具有更高的准确度和更好的泛化能力。

2. 更快的速度：深度学习的模型可以进行并行计算，因此可以在更短的时间内完成目标检测任务。

3. 更好的可扩展性：深度学习的模型可以使用更大的数据集进行训练，从而可以更好地适应不同的场景和应用。

4. 更强的鲁棒性：深度学习的模型可以自动学习特征，从而可以更好地适应不同的光照、角度和尺度变化等。

5. 更低的误检率：深度学习的模型可以对目标进行更准确的识别，从而可以减少误检率。