“YOLOv3和YOLO的一个重要区别是YOLOv3中的分类概率通过Sigmoid而非SoftMax预测”，这个说法对吗？
“YOLOv3和YOLO的一个重要区别是YOLOv3中的分类概率通过Sigmoid而非SoftMax预测”，这个说法对吗？
“YOLOv3和YOLO的一个重要区别是YOLOv3中的分类概率通过Sigmoid而非SoftMax预测”，这个说法对吗？ A: 正确 B: 错误
“YOLOv3和YOLO的一个重要区别是YOLOv3中的分类概率通过Sigmoid而非SoftMax预测”，这个说法对吗？ A: 正确 B: 错误
在课程中手势识别应用的算法是： A: YOLOV3 B: ResNet_v1_50 C: FasterRCNN D: EfficientDet
在课程中手势识别应用的算法是： A: YOLOV3 B: ResNet_v1_50 C: FasterRCNN D: EfficientDet
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。
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。
“YOLOv3在13×13，26×26和52×52的三个不同尺度上进行目标对象的检测。这样做的目的是希望能够同时兼顾大、中、小三种不同尺度的待测对象” ，这个说法对吗？
“YOLOv3在13×13，26×26和52×52的三个不同尺度上进行目标对象的检测。这样做的目的是希望能够同时兼顾大、中、小三种不同尺度的待测对象” ，这个说法对吗？
“YOLOv3在13×13，26×26和52×52的三个不同尺度上进行目标对象的检测。这样做的目的是希望能够同时兼顾大、中、小三种不同尺度的待测对象” ，这个说法对吗？ A: 正确 B: 错误
“YOLOv3在13×13，26×26和52×52的三个不同尺度上进行目标对象的检测。这样做的目的是希望能够同时兼顾大、中、小三种不同尺度的待测对象” ，这个说法对吗？ A: 正确 B: 错误
函数的定义域是/ananas/latex/p/1132315: (-∞, -3)∪(-3, +∞)|(-∞, -3)∪(-3, 3)∪(3, +∞)|(-∞, -3)∪(3, +∞)|(-∞, 3)∪(3, +∞)
函数的定义域是/ananas/latex/p/1132315: (-∞, -3)∪(-3, +∞)|(-∞, -3)∪(-3, 3)∪(3, +∞)|(-∞, -3)∪(3, +∞)|(-∞, 3)∪(3, +∞)
智慧职教: 按自然数的乘法按定义计算3×5. 解 由定义5知3x5=(3x4) 3 =[(3x3) 3] 3 ={[(3x2) 3] 3} 3 ={{[(3x1) 3] 3} 3} 3 ={{[(3 3) 3] 3} 3} ={[(6 3) 3] 3} =(9 3) 3 =12 3=15 上述计算是（ ）的
智慧职教: 按自然数的乘法按定义计算3×5. 解 由定义5知3x5=(3x4) 3 =[(3x3) 3] 3 ={[(3x2) 3] 3} 3 ={{[(3x1) 3] 3} 3} 3 ={{[(3 3) 3] 3} 3} ={[(6 3) 3] 3} =(9 3) 3 =12 3=15 上述计算是（ ）的
3√3—/3√3/
3√3—/3√3/
下列各项中，哪一项不是Kirsch边缘检测中构建的模板（） A: [5 5 5；-3 0 -3；-3 -3 -3] B: [-3 5 5；-3 0 5；-3 -3 -3] C: [5 5 5；-3 -3 0；-3 -3 -3] D: [-3 -3 -3；-3 0 -3；5 5 5]
下列各项中，哪一项不是Kirsch边缘检测中构建的模板（） A: [5 5 5；-3 0 -3；-3 -3 -3] B: [-3 5 5；-3 0 5；-3 -3 -3] C: [5 5 5；-3 -3 0；-3 -3 -3] D: [-3 -3 -3；-3 0 -3；5 5 5]