Python全系列 教程
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Fast RCNN设置了一种兴趣区域(Region of Interest,RoI)池化的池化层结构,有效地
解决了RCNN必须将图像区域剪裁、缩放到相同尺寸大小的操作。
Fast RCNN还提出了多任务损失函数,每一个RoI都有两个输出向量:softmax概率输出
向量和每一类的边界框回归位置向量。
对于RCNN的选择性搜索的候选框生成方法依然没做改进
1. 关于Fast RCNN,下列说法正确的是:
A Fast RCNN设置了RoI池化的池化层结构
B 必须将图像区域剪裁、缩放到相同尺寸大小
C 每一个RoI都只有一个输出向量
D 以上说法均不正确
2. Fast RCNN的最大不足之处是:
A 提出了多任务损失函数
B 对于RCNN的选择性搜索的候选框生成方法依然没做改进
C 与RCNN没有关系
D 以上说法均不正确
1=>A 2=>B