机器学习目标检测算法

机器学习目标检测算法主要有基于传统机器学习和基于深度学习的方法。基于传统机器学习的目标检测算法需要手工提取图像的特征，例如颜色、形状、边缘等信息，并通过训练分类器来实现目标的识别和定位。这种方法的准确率相对较低，需要手动选择和提取特征，并且计算效率较低。而基于深度学习的目标检测算法则具有更好的表达能力和更高的自适应性，可以学习到图像本身的特征，从而使得目标检测的准确率大幅提升。基于深度学习的目标检测算法不需要手动选择和提取特征，可以自动提取，并且计算效率较高。因此，基于深度学习的目标检测算法已经取代了传统机器学习的方法，成为目标检测领域的主流算法。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [目标检测的定义和分类介绍](https://blog.csdn.net/qq_36693723/article/details/130363415)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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