在过去的十年里，卷积神经网络已经成为一种特殊的方法来处理基本的和具有挑战性的计算机视觉任务，需要密集的像素级预测，如语义分割[6,20]、单眼深度预测[38,17]和正常表面计算[41]。自从[26]的开创性工作以来，现有的深度预测模型一直由使用ResNet和VGG-Net等架构实现的编码器所主导。编码器逐步降低空间分辨率，并学习更多的概念与更大的接受域。因为上下文建模对于像素级预测至关重要，所以

几乎所有现有的密集预测架构都是基于卷积网络的[6,31,34,42,49,50,53]。密集预测架构的设计通常遵循一种模式，即逻辑上将网络分为编码器和解码器。编码器通常基于图像分类网络(也称为骨干网络)，该网络在大型语料库(如ImageNet)上进行预训练[9]。解码器聚合来自编码器的特征，并将它们转换为最终的密集预测。密集预测的架构研究往往集中在解码器及其聚合策略上[6,7,50,53]。然而，

1.如果是通过"cmd+r"命令提示符窗口 pip命令安装的pyecharts包，并且已经显示成功安装，但是到编译工具中却显示未安装此模块的话，问题出在编译工具，可能是包已经安装但并未安装到编译工具中，使用pycharm的可借鉴下面的方法，将包导入到编译工具中。点击pip进入到搜索界面（因为我已安装，所以界面显示出pyecharts包。在此界面搜索包即可，找到包之后点击左下角安装，就可以成功调用啦