Réponse rapide
La détection profonde apprend des caractéristiques à partir de données ; une détection fondée sur des règles applique des seuils, formes ou modèles conçus explicitement, avec des compromis différents de généralisation et d’explicabilité.
Une règle et un réseau échouent différemment
Combiner les deux ne supprime pas leurs limites. Documentez domaines, seuils, conflits et réponse de repli.
Comparer l’adaptation
Le modèle appris peut couvrir variations complexes mais dépend du jeu de données ; la règle est lisible mais fragile hors hypothèses.
Comparer le calcul
Réseau, accélérateur, mémoire et mise à jour diffèrent d’un pipeline de seuils, géométrie ou filtrage.
Combiner avec discernement
Règles peuvent filtrer ou vérifier un réseau et le réseau compléter une règle, sans masquer leurs domaines d’échec.
Sources et références
- [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST