与基于多卷积神经网络模型的图像识别方法相比基于单卷积神经网络模型深浅层特征融合的图像识别方法

具有以下优点：

1. 计算效率高：基于单卷积神经网络模型的图像识别方法相比于基于多卷积神经网络模型的方法，计算复杂度更低，因此运行速度更快，对于大规模的图像识别任务具有更好的适用性。

2. 模型复杂度低：基于单卷积神经网络模型的图像识别方法只需要一个卷积神经网络模型，而基于多卷积神经网络模型的方法需要多个卷积神经网络模型，因此模型复杂度更低。

3. 参数量少：基于单卷积神经网络模型的图像识别方法只需要一个卷积神经网络模型，因此需要的参数量更少，可以降低过拟合的风险。

4. 特征融合效果好：基于单卷积神经网络模型的图像识别方法可以通过深浅层特征融合来提高识别效果，同时还可以通过不同的特征提取方法来增加模型的鲁棒性。

综上所述，基于单卷积神经网络模型深浅层特征融合的图像识别方法具有计算效率高、模型复杂度低、参数量少、特征融合效果好等优点，适用于大规模图像识别任务。