深度学习的舰船检测比传统舰船检测的优势

相比于传统的舰船检测方法，深度学习的舰船检测具有以下优势：

1. 更高的准确率：深度学习模型可以自动学习特征，对舰船进行更准确的检测和识别，相比传统方法具有更高的准确率。

2. 更高的鲁棒性：深度学习模型能够自适应不同的光照和天气条件，具有更高的鲁棒性。

3. 更高的自动化：深度学习模型可以自动进行特征提取和分类，无需手动设计特征和分类器，具有更高的自动化程度。

4. 更高的泛化能力：深度学习模型可以通过大量的数据进行训练，具有更高的泛化能力，能够适应不同的舰船场景。

5. 更高的效率：深度学习模型可以并行化处理，具有更高的计算效率和处理速度，能够更快地完成舰船检测任务。

因此，深度学习的舰船检测相比传统方法具有更高的准确率、鲁棒性、自动化程度、泛化能力和效率，是一种更加优秀的舰船检测方法。