对于目标检测算法，非极大值抑制主要是去除冗余的边框，一般放在候选框确定有物体和分类后再做。
举一反三
- 对于目标检测算法，非极大值抑制主要是去除冗余的边框，一般放在候选框确定有物体和分类后再做。 A: 正确 B: 错误
- 有关Faster-RCNN的说法错误的是哪些？ A: 候选框的生成使用区域提名网络（RPN），比选择性搜索方法速度要快。 B: 非极大值抑制（NMS）可以减少候选框的数量，一般放在候选区域分类前完成。 C: 目标分类与边框精修的输入来自于区域提名网络。 D: 候选区域的生成与目标分类、边框精修的工作是一个网络完成的。
- 有关Faster-RCNN的说法错误的是哪些？ A: 候选区域的生成与目标分类、边框精修的工作是一个网络完成的 B: 候选框的生成使用区域提名网络（RPN），比选择性搜索方法速度大大提升 C: 非极大值抑制（NMS）可以减少候选框的数量，一般放在候选区域分类前完成 D: 目标分类与边框精修的输入来自于区域提名网络
- 有关Faster-RCNN的说法正确的是哪个？ A: 候选框的生成使用区域提名网络（RPN），比选择性搜索方法速度大大提升 B: 目标分类与边框精修的输入来自于区域提名网络 C: 非极大值抑制（NMS）可以减少候选框的数量，一般放在候选区域分类前完成 D: 候选区域的生成与目标分类、边框精修的工作是一个网络完成的
- 下面关于目标检测RCNN算法的描述中，错误的说法是哪个？ A: RCNN生成大约2k个候选框 B: RCNN把所有侯选框缩放成固定大小 C: RCNN结合NMS（非极大值抑制）获得区域边框（BBox） D: RCNN采用SVM对候选框进行位置预测