Guidance Training以外の手法と比較した場合、主な違いは以下の通りです。
Guidance Trainingを導入することで性能向上を実珸した点：Guidance Trainingを組み込んだ各手法では一貫して性能向上が見られました。
計算オーバーヘッド：Guidance Training導入後もトレーニング時間およびGPUメモリ使用量は最小限しか増加せず、推論時でも追加計算負荷は発生しなかった点。
セグメンテーション精度：Guidance Training導入後、難解なカテゴリー（例: ライダー）やチャレンジングな領域（例: 交通標識）でも改善されたセグメンテーション精度を示した点。