在目标检测中，只有两个目标分类类别，即目标边界框和非目标边界框。（ ）
举一反三
- YOLO把每张图片分成7*7个网格，每个网格内产生2个边界框，每个边界框需要预测5个值。同时每个网格还要判断网格内目标类别，这里目标类别共有20类，故最终的维度是（ ）。
- 以下哪是抽样框误差的来源() A: 丢失目标总体单位 B: 包含非目标单位 C: 丢失目标单位和包含非目标单位共存 D: 符合连接 E: 抽样框老化
- 在神经网络的应用中，以下哪几个任务可采用回归方法进行。 A: 图像语义分割 B: 目标检测中的分类 C: 目标检测中的检测框估计 D: 图像深度估计
- 如果目标总体的元素都在抽样框中,那么抽样框就覆盖了目标总体。(<br/>)
- 时间的卷积人工神经网络可以用于数字视频的对象检测，包括了多个步骤，请给出正确的顺序。 A: 使用CNN对目标候选框进行分类，去除背景框。 B: 输出重打分的结果。 C: 用Selective Search方法提取很多目标候选框。 D: 使用R-CNN对目标框进行分类别的打分。 E: 对高置信度的目标框进行跟踪。