在图像识别中，“long-range” 通常指的是模型在处理图像时能够捕捉到图像中远距离相关性或模式的能力。这意味着模型能够在图像的不同区域之间建立连接，并利用这些连接来理解图像的整体结构和内容。

在传统的图像识别模型中，如卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)，由于它们的局部连接和池化操作，它们在处理图像时倾向于只关注局部区域，而对于图像中远距离的特征，它们的捕捉能力会有所下降。

为了解决这个问题，人们提出了各种各样的long-range依赖关系模型，例如使用注意力机制 (Attention Mechanism) 或 Transformer 架构的图像识别模型。这些模型能够在图像中捕捉到远距离的相关性，并利用这些信息来理解图像的整体结构和内容。

总之，long-range在图像识别中的意思是指模型在处理图像时能够捕捉到图像中的长程依赖关系。这是许多现代图像识别模型的关键特性，尤其是在复杂场景或大规模图像数据集中表现出色。

在图像识别中，“远程依赖”通常指的是图像中不同区域之间存在的长距离相关性或联系。这意味着图像中某些区域的特征或内容可能与其他远距离区域的特征或内容有关，需要模型能够捕捉到这种远距离的依赖关系才能更好地理解整个图像。

对于传统的卷积神经网络（CNN）等模型来说，它们在处理图像时通常只考虑局部区域的特征，而忽略了图像中不同区域之间的长距离依赖关系。然而，在一些复杂的图像任务中，如场景理解、图像分割等，远程依赖关系往往是至关重要的，因为不同区域之间的信息交互可以提供更全面和准确的图像理解。

为了处理图像中的远程依赖关系，一些现代的图像识别模型采用了注意力机制（Attention Mechanism）或Transformer架构，这些模型能够在不同区域之间建立长距离的联系，并利用这些联系来提高图像理解的性能。

因此，在图像识别中，“远程依赖”是指模型需要能够捕捉到图像中不同区域之间的长距离相关性，以更好地理解和处理复杂的图像任务。