回答如下：海瑟深度分析是一种用于图像分割和目标检测的深度学习算法。它是由AlexNet的作者之一、加州大学伯克利分校的研究人员Jonathan Long等人在2015年提出的。该算法通过将卷积神经网络（CNN）与全连接层结合起来，能够同时进行像素级别的分类和定位。
海瑟深度分析的核心思想是将图像分割任务转化为像素级别的二元分类问题。它的网络结构包含两个部分：编码器和解码器。编码器由卷积和池化层组成，用于提取图像的特征。解码器则通过反卷积和上采样操作，将编码器提取的特征映射恢复到原始图像的尺寸上。在解码器之后，还会添加一个像素级别的分类层，对每个像素进行分类，得到最终的分割结果。
与传统的图像分割算法相比，海瑟深度分析具有以下优势：
1. 它能够学习到更丰富的特征表示，使得分割结果更加准确。
2. 它在训练过程中同时进行像素级别的分类和定位，可以得到更精细的分割结果。
3. 它可以处理不同尺度和大小的目标，并且对遮挡和形变具有一定的鲁棒性。
海瑟深度分析在图像分割和目标检测领域取得了很大的成功，成为了深度学习中的经典算法之一。它在许多计算机视觉任务中都有广泛的应用，如医学图像分析、自动驾驶、人脸识别等。