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近年来，随着深度学习技术的快速发展，图像识别领域也取得了显著的进步。传统的图像识别方法
说在前面 本博客专栏都是基于B站上的湖科大计算机网络课程的课程笔记，主要是由于我发现无法从课程网站获得清晰PDF作为复习资料，所以制作此笔记同时也方便其他同学复习回顾，并且有少量补充参考 https://www.jianshu.com/u/5807cd8caf1d 同学的笔记 1.1 计算机网络 信息时代作用
如图1所示，视觉模式在自然场景中以多尺度出现。首先， 对象可以在单个图像中以不同的尺寸 出现，例如，沙发和杯子具有不同的尺寸。其次， 对象的基本上下文信息可能比对象本身占据更大的区域 。例如，我们需要依靠大桌子作为上下文，以更好地判断放置在桌子上的
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大概试了一下用visio绘制这个图，除了最左面的变形图片外其余基本可以实现（那个图可以考虑用其它图像处理软件比如Photoshop生成后插入visio），visio中主要用到的图形可以在更多形状-常规-具有透视效果的块中找到块图形，拖入绘图区后拉动透视角度调节的小红点进行调整
计算机网络：就是利用通信设备和线路将地理位置不同的、功能独立的多个计算机系统互连起来，以功能完善的网络软件（即网络通信协议、信息交换方式、网络操作系统等）实现网络中资源共享和信息传递的系统 计算机网络所连接的硬件，并不限于一般的计算机，而是包括
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C/S结构 客户机-服务器(client-server)结构。 服务器完成对数据的管理，客户机完成与用户的交互任务。 客户端是因特网上访问别人信息的机器，服务器是提供信息供人访问的机器。 客户端通过局域网与服务器相连，接受用户请求，并通过网络向服务器端提出请求
unet 是15年提出的用于解决医学图像分割问题。unet有两部分组成。左边部分可以看出是特征提取网络，用于提取图像的抽象特征。右边可以看作是特征融合操作。与传统的FCN相比，unet使用是使用特征拼接实现特征的融合。unet 通过特征融合操作，实现了浅层的低分辨率（越底
