题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

以后有关目标检测的说法，正确的是哪些？

A.对于YOLOv1等单阶段的目标检测算法，不需要做区域生成（region proposal），可以直接使用卷积网络预测物体的分类和位置。

B.对于R-CNN算法而言，对目标和背景进行分类仅需一个SVM模型。

C.Fast R-CNN可以把selective search提取的候选框通过ROI Pooling转化为固定大小的特征图。

D.在Faster R-CNN中，候选框是通过特征图的点使用RPN（区域生成网络）生成。

答案

对于YOLOv1等单阶段的目标检测算法，不需要做区域生成（region proposal），可以直接使用卷积网络预测物体的分类和位置。;Fast R-CNN可以把selective search提取的候选框通过ROI Pooling转化为固定大小的特征图。;在Faster R-CNN中，候选框是通过特征图的点使用RPN（区域生成网络）生成。

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第1题

YOLOv1、YOLOv2和YOLOv3三种算法比较，YOLOv2的检测速度最快，YOLOv3则在检测细粒度目标方面更具优势。

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第2题

有关YOLO（v1)算法，以下哪些说法是正确的？

A.候选区域生成、分类和回归等阶段使用一个VGG16网络统一为端对端的目标检测过程

B.因为一个网格对应的边框B通常取2，所以YOLO v1对于有重叠的物体或者是中心落在一个网格的小物体往往只能识别其中的一个。

C.把目标检测转化为一个回归问题，无需候选区域生成环节，因此速度得到了提升

D.由于候选区域只能从SXS个有限的网格选择，因此YOLO v1算法的准确性不如Faster R-CNN

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第3题

有关YOLO（v1)算法，以下哪个说法是错误的？

A.把目标检测转化为一个回归问题，无需候选区域生成环节，因此速度得到了提升

B.由于候选区域只能从SXS个有限的网格选择，因此YOLO v1算法的准确性不如Faster R-CNN

C.因为一个网格对应的边框B通常取2，所以YOLO v1对于有重叠的物体或者是中心落在一个网格的小物体往往只能识别其中的一个

D.分类和回归等阶段使用一个VGG16网络统一为端对端的目标检测过程

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第4题

以下哪些目标检测算法中候选区域的生成采用了选择性搜索算法？

A.R-CNN

B.Fast R-CNN

C.YOLO v1

D.Faster R-CNN

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第5题

以下哪些目标检测算法中候选区域的生成采用了选择性搜索算法？

A.R-CNN

B.Fast R-CNN

C.YOLO v1

D.Faster R-CNN

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第6题

以下哪些目标检测算法中候选区域的生成没有采用了选择性搜索算法？

A.R-CNN

B.Fast R-CNN

C.Faster R-CNN

D.YOLO v1

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第7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

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第8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

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第9题

区域提名算法会很大程度上影响目标检测算法的速度和检测精度。

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第10题

用YOLO算法实现的目标检测，在模型的训练阶段，只有包含目标中心点的网格负责该目标的检测。

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第11题

以下哪些目标检测算法含有多尺度检测结构？

A.SSD

B.YOLO v2

C.YOLO v3

D.Faster RCNN

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