1、时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。时间复杂度是一个函数，它定性描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。
2、其作用： 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量；而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。
3、空间复杂度主要指执行算法所需内存的大小，用于对程序运行过程中所需要的临时存储空间的度量。
4、空间复杂度的概念：空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。空间复杂度不是程序占用了多少bytes的空间，所以空间复杂度算的是变量的个数。
5、时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量；而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。
时间复杂度和空间复杂度的概念：时间复杂度是指执行这个算法所需要的计算工作量；而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。
空间复杂度的概念：空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。空间复杂度不是程序占用了多少bytes的空间，所以空间复杂度算的是变量的个数。
其作用： 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量；而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。
时间复杂度和空间复杂度，其实就是所耗时间与空间关于输入数据规模的函数，一般输入数据规模越大，所耗时间和空间就越多，如果所耗时间与数据规模成正比。
时间复杂度是指算法完成所需的时间，通常以操作次数为单位，而空间复杂度是指算法完成所需的内存空间，通常以字节为单位。如何计算算法的时间复杂度 算法的时间复杂度是指算法的执行次数，通常用大O符号表示。
算法复杂度主要包括时间复杂度和空间复杂度解释如下：算法的时间复杂度是指对算法执行时所花时间的度量。一般为问题规模的函数。计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。
算法的复杂度主要包括时间复杂度和空间复杂度。算法的时间复杂度和空间复杂度合称为算法的复杂度。时间复杂度：时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。空间复杂度：是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。
时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量； 而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。
时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。时间复杂度是一个函数，它定性描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。
算法的复杂性主要包括两个内容：时间复杂度和空间复杂度；（1）时间复杂度：表示算法运行时间的长短，主要和数据的规模、算法实现的效率有关，一般用O(n)来表示，n表示数据的规模大小。
算法的复杂度包括算法的时间复杂度及空间复杂度。这两个复杂度可以互相影响的。
1、算法原理不同：目标检测通常基于区域提取和分类，将图像分成若干个区域，然后对每个区域进行分类和定位，而语义分割则是将整张图像分成若干个像素，并为每个像素分配一个标签，通常使用卷积神经网络实现。
2、是的。通常情况下，目标检测比语义分割速度快，这是因为目标检测只需要识别图像中的物体并确定它们的位置，而语义分割需要对整个图像进行像素级别的分类。因此，目标检测算法通常比语义分割算法更快。
3、早期的目标检测[7]和语义分割[4，37]的研究在ImageNet上进行了预训练[27]。其他实时高效的语义分割方法也在ImageNet上进行了预训练[36，34，17]。然而，尚不清楚低容量网络是否有必要预训练。
4、目前最新的image-net挑战（LSVRC 2017）有一个目标检测的挑战赛的冠军，被一个名为“BDAT”的团队所囊括，该团队包括来自南京信息工程大学和伦敦帝国理工学院的人员。
5、图像语义分割属于人工智能计算机视觉领域的一个重要分支，它结合了图像分类、目标检测和图像分割等技术，主要针对图像进行像素级的分类。语义分割的结果是将图像变成带有一定语义信息的色块。