润色下面的中文表述使其表达更加简洁、逻辑性强、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。

在苜蓿与禾本草混播系统中，类内牧草分布杂乱，缺乏明显实例特征，导致实例分割模型无法学习两种牧草的实例特征。因此，Mask RCNN模型不适用于牧草冠层分割。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不同牧草的像素级分布情况。

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