傳統機器視覺和深度學習機器視覺有以下差異：
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特徵提取方法：在傳統機器視覺中，需要手動提取圖像特徵，然後使用特徵提取器和分類器進行圖像分類和檢測。而在深度學習機器視覺中，模型可以從原始數據中自動學習特徵，不需要人工干預。
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數據需求：傳統機器視覺需要大量的標記數據才能有效地進行訓練。而深度學習機器視覺在大量的未標記數據下也可以進行訓練，透過自我學習特徵提取和分類。
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模型結構：傳統機器視覺中使用的模型通常是基於傳統的機器學習算法，如支持向量機（SVM）和決策樹等等。而深度學習機器視覺中使用的模型通常是基於神經網絡，如卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等等。
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應用場景：傳統機器視覺通常應用於靜態圖像或簡單的視頻分析，如識別圖像中的物體或偵測人臉等等。而深度學習機器視覺能夠應用於更複雜的視頻分析場景，如動態物體跟蹤、行為分析等等。
總體而言，深度學習機器視覺通常能夠提供更高的準確性和效率，同時能夠應用於更複雜的視頻分析場景，但需要更多的計算和數據資源。而傳統機器視覺則在一些簡單的場景中具有較高的效率和可靠性。
