svm识别的精准度高，cascade分类器识别的数量多

SVM和Cascade分类器都是常见的目标检测算法，但它们的原理和适用场景略有不同。

SVM是一种基于统计学习理论的分类方法，可以用于二分类、多分类和回归问题。在目标检测中，SVM一般用于对图像中的物体或区域进行分类，常用于人脸识别、车辆识别等场景。SVM的优点是对于小样本数据集的分类效果较好，且可以处理高维数据；缺点是训练时间较长，不能处理大规模数据集。

Cascade分类器是一种级联分类器，通常由多个弱分类器组合而成，可以用于目标检测、人脸识别等领域。Cascade分类器的优点是可以快速筛选出负样本，从而加速检测速度；缺点是对于小目标或者图像中目标数量较多的情况，检测效果可能不理想。

因此，SVM和Cascade分类器都有其适用的场景和优缺点，需要根据具体的应用场景和需求来选择合适的算法。

相关问题

svm识别的精准度高，cascade分类器识别的数量多这句话对吗

这句话不完全正确。SVM分类器和Cascade分类器都是常用的目标检测算法，但它们的评价指标不同。SVM分类器通常用于二分类问题，可以达到较高的精确度，但对于多类别问题性能可能不如其他算法。而Cascade分类器可以通过级联多个分类器来提高检测率，但在保证低误检率的同时可能会牺牲一定的精确度。因此，选择哪种算法需要根据具体问题和实际需求进行评估和选择。