语义分割 vs 传统分割：鲁棒性对比

语义分割相比传统分割算法更具有鲁棒性。传统分割算法通常基于像素级颜色和亮度等低级特征进行分割，对于光照、阴影、噪声等因素的干扰较为敏感，容易产生误分割和漏分割。而语义分割则是基于深度学习模型对图像进行像素级别的分类，能够学习到更高级别的语义特征，对于光照、阴影、噪声等因素的干扰相对较小，具有更强的鲁棒性。但是，语义分割模型的训练需要更多的数据和计算资源，而且模型的复杂度也较高，需要更长的训练时间和更大的存储空间。