在斑马线检测实验中，深度学习方法相比传统方法的优势不包括：（）A. 处理部分遮挡场景B. 减少人工特征设计C. 实时性更高D. 自动学习抽象特征

考查要点：本题主要考查对深度学习与传统方法在图像检测任务中核心差异的理解，重点在于区分两者的技术特点。

解题核心思路：

1. 明确传统方法与深度学习的关键区别：传统方法依赖人工设计特征，而深度学习能自动学习特征。
2. 分析选项中描述的特性：判断哪些是深度学习的天然优势，哪些可能受限于其计算特性。
3. 排除法验证：结合深度学习的计算复杂度，判断实时性是否为其劣势。

破题关键点：

• 自动特征学习是深度学习的核心优势（对应选项B、D）。
• 处理复杂场景（如遮挡）得益于模型的泛化能力（对应选项A）。
• 实时性受限于深度学习模型的计算量，通常弱于传统方法（对应选项C）。

选项分析

A. 处理部分遮挡场景

深度学习通过大量数据训练，能捕捉复杂场景中的特征，对遮挡具有较好鲁棒性，属于其优势。

B. 减少人工特征设计

深度学习通过神经网络自动提取特征，大幅减少人工干预，这是其核心优势。

C. 实时性更高

深度学习模型（如CNN）计算量大，需高性能硬件支持，实时性通常弱于轻量级的传统方法（如基于规则的检测算法）。

D. 自动学习抽象特征

深度学习通过多层非线性变换自动提取抽象特征（如边缘、纹理、语义信息），这是其显著优势。