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)模型可以通過可視化的方式，解釋模型的決策過程，提高模型的可解釋性。
