深層学習ベースの手法の長所と短所は以下の通りです。
長所:
高い精度: 深層学習は大規模なデータセットから複雑なパターンを学習し、従来の手法よりも高い登録精度を実現できる。
高速な処理: 事前学習済みのネットワークを使用することで、画像登録の処理速度を向上させることが可能。
柔軟性と汎用性: 様々なタスクに適用可能であり、異なる問題に対しても適応できる。
短所:
データ量と計算リソース: 深層学習は大規模なデータセットと高性能なハードウェアを必要とするため、データの収集や処理にコストがかかる。
ブラックボックス性: 深層学習モデルは複雑で解釈が難しいため、結果の説明やモデルの透明性が課題となることがある。
過学習: 過学習に陥りやすく、適切な正則化やデータ拡張が必要となる。