润色并补全下面的中文表述使其表达更加简洁、逻辑严密、语言学术化。此外类内牧草呈杂乱分布无明显实例特征实例分割模型也无法通过标签准确学习两类牧草的实例特征知识。因此Mask RCNN模型并不适用于牧草冠层的分割。相比于Mask RCNNDeepLab V3+、SegNet、FCN-8s 3种语义分割模型能够更加有效地获取苜蓿与禾本草混播系统中不同牧草的像素级分布情况。

除此之外，牧草冠层内部的分布比较杂乱，缺乏明显的实例特征，因此标签无法准确学习两类牧草的实例特征知识，导致Mask RCNN模型不适用于该场景的分割。相比之下，DeepLab V3+、SegNet和FCN-8s等语义分割模型能够更有效地获取苜蓿与禾本草混播系统中不同牧草的像素级分布情况。

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