从ar的实际应用来说
ar是三维识别
而且要识别出各种物体的点线面等信息
以及各种距离信息
比如ar上识别一个实际物体三维的桌子
你手机拍摄到之后，放一个虚拟的物体在桌子上，首先要识别出桌子的上表面
而且你从各个角度识别这个桌子的上表面都要成功
其次，你移动，这个虚拟物体，还要很好的呆在原来的位子，并且放大，跟着你一块旋转等
这些都是二维识别所不能做到的

图片识别猫狗等图像识别，基本都是二维识别
没有距离和三维的平面等信息

所以ar如果从基本的信息搞起来，进行自己的ai训练的话
确实要比二维难一些（比如你说的识别率不高的问题，就可以通过这样的方式解决）

但是如果现在有现成的开发库可以调用（但是可能出现你说的识别率不够好的情况
因为现在用的人少，做的就少，性能就上不去）
就另定当别论了，基本没有什么难度

苹果是最先开始做ar的，他们的库应该比较好用
我学过一些苹果的深度学习库
非常方便
你可以尝试在苹果这方面找些突破口

【 在 chunhui 的大作中提到: 】
: 关键他们的说辞说很费劲。没人搞过。要很久之类的。不懂行的无法分辨真假。
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