1.高效性:深度學(xué)習(xí)模型具有較強(qiáng)的并行計(jì)算能力,可以在較短的時(shí)間內(nèi)完成像素級(jí)別的語(yǔ)義分割任務(wù),提高了效率。
2.準(zhǔn)確性:深度學(xué)習(xí)模型可以自動(dòng)學(xué)習(xí)特征,提取出像素級(jí)別的語(yǔ)義信息,提高了分割的準(zhǔn)確性。
3.魯棒性強(qiáng):深度學(xué)習(xí)模型可以通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的不斷訓(xùn)練和優(yōu)化,提高對(duì)各種異常情況的適應(yīng)性,具有較強(qiáng)的魯棒性。
4.可擴(kuò)展性強(qiáng):深度學(xué)習(xí)模型可以通過(guò)增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、增加特征通道數(shù)等方式,擴(kuò)展模型的分割能力。
5.可解釋性強(qiáng):深度學(xué)習(xí)模型可以通過(guò)可視化的方式,解釋模型的決策過(guò)程,提高模型的可解釋性。