兴趣区域（ROI）池化的作用是哪一个？
A: 把不同大小的特征图转化为固定大小的向量
B: 增加特征的丰富性
C: 防止网络陷入局部最小值
D: 加快网络训练的速度
A: 把不同大小的特征图转化为固定大小的向量
B: 增加特征的丰富性
C: 防止网络陷入局部最小值
D: 加快网络训练的速度
举一反三
- 在fast-rcnn网络中，ROI Pooling layer 负责将各个大小不同的矩形框统一池化成大小相同的矩形特征
- 在fast-rcnn网络中，ROI Pooling layer 负责将各个大小不同的矩形框统一池化成大小相同的矩形特征 A: 正确 B: 错误
- 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。
- 交叠池化（即池化核大小比步长大）可以减少特征图的信息损失，但增加了计算量
- VGG网络的一个重要特征是__________ A: 网络名称简洁明了 B: 拥有VGG16和VGG19两种架构，非常灵活 C: 采用统一的卷积核和池化运算 D: 易于训练