fast-rcnn网络将矩形框信息回归（BBOx regression）和候选框分类（region）两个任务合并到了一个模块里，并设计了一个multi-task loss
A: 正确
B: 错误
A: 正确
B: 错误
A
举一反三
- fast-rcnn网络将矩形框信息回归（BBOx regression）和候选框分类（region）两个任务合并到了一个模块里，并设计了一个multi-task loss A: 正确 B: 错误
- 以下关于目标检测算法的论述正确的有 A: rcnn、fast-rcnn、faster-rcnn算法本质上都是将目标检测分成了两个任务，目标框分类和矩形框回归。 B: rcnn、fast-rcnn、faster-rcnn算法都需要额外的selectivesearch模块来捕获候选框 C: YOLO网络只需要一次推断就可以输出图像中物体的位置、所属类别 D: YOLO网络的思路是将输入图像划分成固定的s*s个格子，每个格子输出b个BBox
- 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
- 文字图形化的步骤是 A: 画一个矩形框和文字重叠，选中文字和矩形框，合并形状-相交 B: 画一个矩形框和文字重叠，选中文字和矩形框，合并形状-组合 C: 画一个矩形框和文字重叠，选中文字和矩形框，合并形状-联合 D: 选中文本框，单击右键-复制
- 已有两个已排序(从小到大)的n个元素和m个元素的数组,将它们合并到一个从小到大的数组中。
内容
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“蝴蝶”属于（ ）个汉字（ ）个语素。 A: 两，一 B: 两，两 C: 一，一 D: 一，两
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Faster R-CNN合并了下列哪个处理（ ）。 A: 候选框提取和特征提取 B: 特征提取和分类 C: 分类和回归 D: 候选框提取、特征提取、分类和回归
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利用卡诺图化简法化简逻辑函数时,两个相邻项合并,消去一个变量,四个相邻项合并,消去____个变量等。一般来说,2n个相邻一方格合并时,可消去____个变量
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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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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