Dự đoán dày đặc trong Deep learning là gì?

Tôi đang sử dụng mô hình Mạng thần kinh chuyển đổi được đào tạo trước của TensorFlow.

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/nets/resnet_v2.py#L130

Tôi tìm thấy câu sau:

Tuy nhiên, đối với các nhiệm vụ dự đoán dày đặc, chúng tôi khuyên người ta nên sử dụng các đầu vào có kích thước không gian là bội số của 32 cộng 1, ví dụ: [321, 321].

Có ai biết dự đoán dày đặc trong tài liệu này là gì?

Trong tầm nhìn máy tính, dự đoán dày đặc theo chiều pixel là nhiệm vụ dự đoán nhãn cho từng pixel trong ảnh https://arxiv.org/abs/1611.09288