Какие преимущества и недостатки имеет использование Gaussian blur в алгоритмах компьютерного зрения?

Некоторые преимущества использования Gaussian blur в алгоритмах компьютерного зрения:

• Сглаживание изображения. habr.com Фильтр Гаусса уменьшает шум и устраняет ненужные детали, которые могут мешать анализу. habr.com
• Улучшение структуры изображения. ru.ruwiki.ru Размытие по Гауссу используется в качестве этапа предварительной обработки для улучшения структуры изображения в различных масштабах. ru.ruwiki.ru
• Обнаружение краёв. ru.ruwiki.ru ru.wikipedia.org Использование фильтра размытия по Гауссу перед обнаружением краёв снижает уровень шума в изображении, что улучшает результат последующей работы алгоритма обнаружения краёв. ru.ruwiki.ru ru.wikipedia.org
• Подготовка изображений для работы в реальных условиях. blog.roboflow.com Размытие может использоваться для добавления несовершенств в наборы данных, чтобы модели машинного обучения были более устойчивыми к трудностям, с которыми они столкнутся в реальном мире. blog.roboflow.com

Некоторые недостатки использования Gaussian blur в алгоритмах компьютерного зрения:

• Сложность работы в режиме реального времени. habr.com Для каждого пикселя нужно выполнить множество операций сложения и умножения, особенно если размер фильтра велик. habr.com Это становится серьёзным препятствием, когда есть требования к работе в режиме реального времени. habr.com
• Влияние на классификацию изображений. blog.roboflow.com Исследования показали, что даже небольшое количество размытия может привести к ошибкам классификации. blog.roboflow.com Размытие, в частности, затрудняет нахождение краёв на ранних уровнях абстракции признаков, что приводит к неточным результатам на ранних этапах обучения сети. blog.roboflow.com