Bien, podría estar interesado en la detección de objetos específicos, como detectar un paquete de chips Lays, o podría estar interesado en la detección de clases de objetos, como la detección de automóviles. Por lo general, la detección de objetos específicos es más fácil, porque no tiene que permitir variaciones dentro de la clase mientras se suprime la variación entre clases en su modelo.
El objeto podría ser rígido (un automóvil) frente a deformable (camisas, gatos). Los objetos deformables suelen ser mucho más desafiantes, ya que no puede confiar en que partes del objeto aparezcan en posiciones geométricas consistentes entre sí.
El objeto puede ser no articulado (silla de oficina) frente a articulado (mis manos). Los objetos articulados son más difíciles, porque el objeto puede aparecer en cualquiera de las articulaciones posibles: mi mano puede estar cerrada o estirada.
El objeto puede estar muy bien texturizado (la mayoría de los productos envasados del supermercado) frente a la ausencia de textura (sillas). Los objetos sin textura son típicamente más difíciles; para texturizado puede usar métodos basados en puntos de interés que son bastante confiables.
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Además, puede restringirse a matices particulares, por ejemplo, en un proyecto puede decidir si planea o no lidiar con oclusiones (es decir, objetos parcialmente visibles ocultos por otra cosa) o puntos de vista (es decir, objetos que aparecen desde diferentes puntos de vista frente a un punto de vista fijo), o variaciones de iluminación, etc.