1.高效性(xing):深度學(xue)習模(mo)型具有較(jiao)強(qiang)的(de)(de)并行(xing)計算能力(li),可(ke)以在(zai)較(jiao)短的(de)(de)時間內完(wan)成(cheng)像(xiang)素(su)級別的(de)(de)語(yu)義(yi)分割任務,提高了效率(lv)。
2.準(zhun)確(que)性(xing):深度學(xue)習模型可以(yi)自動學(xue)習特(te)征,提取出像素(su)級別的語義信息,提高了分割的準(zhun)確(que)性(xing)。
3.魯棒性強:深(shen)度學習模型可以通過對數據的不(bu)斷(duan)訓練和優化,提高對各種異常(chang)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(guo)增加網(wang)絡層數、增加特征通道數等方式,擴展模型的分(fen)割能力。
5.可(ke)解釋(shi)性強:深(shen)度學(xue)習模(mo)型(xing)可(ke)以通過(guo)可(ke)視化(hua)的方式,解釋(shi)模(mo)型(xing)的決策過(guo)程(cheng),提高模(mo)型(xing)的可(ke)解釋(shi)性。