WayFASTER의 장점은 다양합니다. 먼저, self-supervised neural network를 활용하여 traversability prediction을 수행하므로 수동 레이블링이나 휴리스틱이 필요하지 않습니다. 이는 데이터 수집 및 모델 학습을 간편하게 만들어줍니다. 또한, 시퀀스 이미지를 활용하여 로봇 주변 환경의 traversability를 예측하므로 보다 넓은 시야에서 안전한 항법이 가능합니다. 반면, 단점으로는 복잡한 모델 구조와 학습 과정에서의 계산 비용이 증가할 수 있으며, 실시간 응용에 있어서 추가적인 계산 리소스가 필요할 수 있습니다.