题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

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

答案

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

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更多“有关YOLO（v1)算法，以下哪个说法是错误的？”相关的问题

第1题

与R-CNN相比，有关Fast-RCNN的说法错误的是哪个？

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

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第2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3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4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5题

以下关于递归算法，哪一个（）是错误的？

A.递归算法可以转化为非递归算法

B.递归算法是一个运算最快的算法

C.递归算法非常简洁，但是有些程序设计语言不支持递归算法

D.递归算法的本质是分解法，将大问题分解为小问题，逐次减少问题的规模，从而得到求解结果

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第6题

若问题的求解转化为优化问题，就可以采用求最优解的算法---优化算法来获得问题的解答。

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第7题

“极大化”指派问题需要先转化为“极小化”指派问题，再利用匈牙利算法求解。

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第8题

关于 Logistic 回归算法，以下描述不正确的是（）。

A.Logistic 回归仅能解决二分类问题

B.Logistic 回归训练问题能采用梯度下降策略求解

C.Logistic 回归是一种有监督学习方法

D.Logistic 回归训练问题是凸优化问题

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第9题

目前多目标优化算法归结起来有传统优化算法和智能优化算法两种。传统优化算法实质上就是讲多目标函数转化为单目标函数，然后采用单目标优化方法求解。

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第10题

轴对称问题可以转化为二维问题，因此其单元体与平面问题中的单元体是一样的。

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