1. 概述
OpenCV作为计算机视觉领域的经典库，近年来深度学习模块的集成使其在图像识别、目标检测等任务中表现卓越。本页面将对比主流深度学习模型在OpenCV中的应用场景与性能差异。
2. 常见模型对比表
| 模型类型 | 优势 | 劣势 | 典型应用场景 |
|---|---|---|---|
| 卷积神经网络 (CNN) | 特征提取能力强，适合图像数据 | 参数量大，训练成本高 | 图像分类、物体检测 |
| 循环神经网络 (RNN) | 处理序列数据，适合时序分析 | 长期依赖问题明显 | 视频动作识别 |
| Transformer | 并行计算效率高，适合复杂特征 | 需要大量计算资源 | 图像生成、多目标跟踪 |
3. 模型选择建议
- ✅ 轻量级任务：优先使用CNN（如MobileNet）
- ⚠️ 实时性要求高：考虑RNN优化方案
- 🌟 复杂场景：推荐Transformer架构
⚠️ 注意：OpenCV的深度学习模块需配合深度学习框架指南使用