RoBERTa，全称是 A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach，从名字来看是 BERT 的增强版。模型结构与 BERT 完全相同，不同的是在模型的训练上，通过对 BERT 的训练过程的优化，进一步的提升下游任务的表现，且相较于 BERT 来说具有更强的鲁棒性。
在 CRNN 的网络结构中包含了三个组成部分，分别为卷积层，循环层和转录层，而至关重要的是转录层。在转录层中不得不提的便是 CTC 算法，文中也知识对 CTC 算法做了简要的概述，通过实验过程，可以发现，在具体的实现的过程中仍然存在很多的 tricks，但不得不提的是，模型的大小确实很小。不得不让人惊叹如此小的模型能有如此的效果。
在做图像相关的应用时，在 Python 环境下通常会使用到 OpenCV，PIL，PyTorch 等库，这些库在读取到图像时，涉及到的存储格式也会有所不同。
文章主要是基于 TorchVision 中的 fasterrcnn_resnet50_fpn 模型，在新的数据集上 Finetune，完成基本的 Fast R-CNN 在口罩检测任务上的实践，这其中只是对 Faster R-CNN 的原理有粗略的涉及，要想理解其中的具体过程，还需要对其源代码做详细的理解。
全卷积网络（Fully Convolutional Networks，FCN）是 Jonathan Long 等人于 2015 年提出，也是首个基于卷积神经网络的图像语义分割的方案，实现了由卷积网络实现的端到端的图像语义分割。
Uvicorn 是一个基于 ASGI（Asynchronous Server Gateway Interface） 的轻量级 Web 服务器，专为异步 Web 应用程序而设计。
`getattr()` 是 Python 内置的一个函数，可以用来获取一个对象的属性值或方法。
FastChat 是一个开源的用于训练，评估以及部署大模型的框架，本文聚焦在模型的推理部分，从源码的角度介绍其基本的工作原理。</p> <p>利用 FastChat 框架部署一个完整的模型服务主要分为三个部分，分别为： Controller ， Server 以及多个 Worker 。
final 和 static 是 Java 中的两个关键字，其中， final 关键字可用于修饰类，方法和变量， static 关键字可用于修饰变量和方法。
Siamese Network是受到了Siamese的启发，旨在通过共享网络的方式学习出对数据的表征，通过设计不同的损失函数，如Contrastive Loss和Triplet Loss，从而实现对不同数据的度量。
