了解主流算法及其应用场景

1. 常见图像识别算法分类

  • 卷积神经网络 (CNN)

    卷积神经网络
    适用于处理网格状数据（如图像），通过卷积层提取局部特征，是当前最主流的视觉识别技术。

  • 循环神经网络 (RNN)

    循环神经网络
    适合时序数据，但在图像识别中因处理长距离依赖的局限性逐渐被Transformer替代。

  • Transformer模型

    Transformer
    基于自注意力机制，能高效处理全局依赖关系，近年来在图像分类和目标检测中表现突出。

  • 传统算法 (如SIFT/HOG)

    传统图像处理算法
    依赖手工特征提取，计算效率较低，现已主要用于特定场景的辅助分析。

2. 算法对比维度

特性 CNN RNN Transformer
特征提取 局部感知 序列依赖 全局注意力
训练效率 高 中 高
适用场景 图像分类、物体检测 视频动作识别 多模态任务、大模型

3. 实战建议

📌 提示：算法选择需结合数据特性与计算资源，建议通过实验验证效果！