Quelle différence entre perception profonde et traitement d’image classique pour un robot ?
Réponse rapide
La perception profonde apprend des représentations à partir de données, tandis que le traitement d’image classique applique des opérations conçues explicitement, comme seuils, contours ou géométrie. Les deux peuvent être combinés.
Utiliser des règles explicites
Filtrage, segmentation, géométrie et extraction de caractéristiques sont interprétables et parfois peu coûteux. Ils peuvent devenir fragiles face à variation d’éclairage ou de texture.
Apprendre des invariances
Le réseau ajuste ses paramètres sur des exemples et peut représenter des scènes complexes. Il demande données, calcul, validation et surveillance des cas hors distribution.
Comparer le système complet
Déterminisme, latence, ressources, données, explicabilité et robustesse guident l’architecture. Une chaîne hybride conserve des contrôles géométriques lorsque cela réduit le risque.
Sources et références
- [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST