题目内容
(请给出正确答案)
[单选题]
以下哪些目标检测算法需要先使用卷积神经网络后,再用锚机制生成候选区域?
A.Faster R-CNN
B.YOLO v1
C.YOLO v2
D.Fast R-CNN
答案
AABCDDCABCDABFFCFCDCDACAFCDDDCCDCACECECCDDAA
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A.Faster R-CNN
B.YOLO v1
C.YOLO v2
D.Fast R-CNN
第3题
A.可以把分类损失和边框精调的回归损失加在一起训练卷积神经网络,降低了Fast-RCNN的mAP
B.候选框的目标分类和边框精调都由卷积神经网络承担,这也提高了算法的速度
C.舍弃了R-CNN的多尺度池化,提高了算法的速度
D.Fast-RCNN将候选区域的特征获取和分类放在一个卷积神经网络
第4题
第7题
A.36
B.62
C.10
D.26
第8题
A.在自然语言处理领域的应用比计算机视觉领域更广泛、更成功
B.图像的卷积,很类似视觉皮层对图像进行某种特定功能的处理
C.卷积神经网络模拟了人类视觉信息处理的过程
D.模拟大脑的视觉处理过程就是卷积神经网络的思路
第9题
A.576
B.36928
C.640
D.36864
第10题
A.卷积中的通道数量只能是1或3
B.池化核大小与步长相等
C.Padding时各方向的填充不一定对称
D.卷积核越小,卷积后的结果越抽象
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