RCNN算法的贡献提高了目标检测的精度和提出分两阶段检测图像中的目标。（ ）
对
举一反三
- 以下哪些目标检测算法使用了anchor机制？ A: YOLO v2 B: YOLO v1 C: Faster RCNN D: Fast RCNN
- 以下哪些目标检测算法含有多尺度检测结构？ A: SSD B: YOLO v2 C: YOLO v3 D: Faster RCNN
- 在自动驾驶领域，使用机器视觉算法对道路目标进行检测，其中图像中的目标检测算法，请描述基于计算机视觉的目标检测算法YOLOv3的基本工作原理。
- 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
- 区域提名算法会很大程度上影响目标检测算法的速度和检测精度。
内容
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以下几个选项中，都属于目标检测算法的是（ ） A: GoogleNet、Faster RCNN B: RCNN、SS C: YOLO 、VG D: Faster RCNN E: Faster RCNN、ResNet F: VG G: SS H: GoogleNet、ResNet I: Faster RCNN、VG
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图像目标检测和视频目标检测没什么不同。（ ）
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下面哪个算法属于一阶段检测算法( ) A: YOLO B: RCNN C: fast RCNN D: FPN
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区域提名算法会很大程度上影响目标检测算法的速度和检测精度。 A: 正确 B: 错误
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下面关于目标检测的说法中，错误的说法是哪个？ A: 目标检测是将目标从图像中提取出来 B: 滑动窗口区域选择策略时间复杂度高，窗口冗余太多 C: 目标检测算法主要采用卷积算法 D: 目标检测对准确率要求更高，但是对检测耗时要求较低