选型时为什么要先算三笔账？
因为客户最担心的往往不是准确率，而是样本从哪来、换型变更要等多久、上线后模型漂移由谁接手，这三笔账直接决定方案能否落地。
我所了解的机器视觉检测产品应用（6）：深度学习还是传统算法？先别比准确率，算三笔账
资讯摘要
面对客户对深度学习样本和接手问题的担忧，本文从产品视角出发，通过数据、周期、接手三笔账，深入剖析传统机器视觉与深度学习的选型逻辑。八成项目混着用，但谁当主力、谁跑龙套，每个项目都不一样。PM的价值不是替客户选，而是把技术选择题翻译成客户答得上来的业务问题。
AI 摘要
文章从产品经理视角讨论机器视觉检测中传统算法与深度学习的选型，提出应算三笔账：数据来源与样本成本、换型变更周期、上线后模型迭代由谁接手。作者认为八成项目采用混合架构，传统算子负责定位测量，深度学习负责外观判级，并把技术选择题翻译成客户能回答的业务问题。
AI 问答
传统算法和深度学习的本质区别是什么？
区别不在算法本身，而在谁来定义缺陷：传统算法由工程师用参数定义，深度学习由样本数据定义。
实际项目中两种算法通常怎么搭配？
八成项目采用混合架构，传统算子负责定位、测量、有无判断，深度学习负责外观、判级和分类，二者在同一流程编排中作为两类节点协同工作。
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