1.高效性:深度學習模型具有較強的并行計算能力,可以在較短的時間內(nèi)完成像素級別的語義分割任務,提高了效率。
2.準確性:深度學習模型可以自動學習特征,提取出像素級別的語義信息,提高了分割的準確性。
3.魯棒性強:深度學習模型可以通過對數(shù)據(jù)的不斷訓練和優(yōu)化,提高對各種異常情況的適應性,具有較強的魯棒性。
4.可擴展性強:深度學習模型可以通過增加網(wǎng)絡層數(shù)、增加特征通道數(shù)等方式,擴展模型的分割能力。
5.可解釋性強:深度學習模型可以通過可視化的方式,解釋模型的決策過程,提高模型的可解釋性。