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
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
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
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
下面有关R-CNN的说法哪些是错误的？ A: 候选区域的生成使用了选择性搜索算法，这些候选区域产生后就要利用非极大值抑制筛选一部分。 B: 每个候选区域都要使用一个AlexNet分类 C: 对于不同的候选区域，需要缩放到227X227的大小 D: 每个候选框中的边框精调采用了线性回归的方法。
下面有关R-CNN的说法哪些是错误的？ A: 候选区域的生成使用了选择性搜索算法，这些候选区域产生后就要利用非极大值抑制筛选一部分。 B: 每个候选区域都要使用一个AlexNet分类 C: 对于不同的候选区域，需要缩放到227X227的大小 D: 每个候选框中的边框精调采用了线性回归的方法。
选框工具组包括:()选框工具、()选框工具、单行选框工具、单列选框工具
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选框工具组包括矩形选框工具、椭圆选框工具、单行选框工具、单列选框。
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potoshop中，规则选框工具包括：矩形选框工具、椭圆选框工具、单行选框工具和单列选框工具。
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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
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
创建规则选框工具有：矩形选框工具、椭圆选框工具、单行和单列选框工具。
创建规则选框工具有：矩形选框工具、椭圆选框工具、单行和单列选框工具。