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卷积神经网络的常用应用有图像分类,图像分割语义,语言识别,()。

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第1题
选择最能代表下面主要概念的检索关键词集:基于卷积神经网络的图像语义分割()。

A.卷积神经网络、图形、实例分割

B.卷积神经、网络、图像语义分割

C.CNN图像、语义分割

D.卷积神经网络、图像、语义分割

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第2题
卷积神经网络A图像进行卷积计算后,没有办法保证图像的尺寸维持原大小。()
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第3题
图像标注常见类型有()。

A.分类

B.目标检测

C.语义分割

D.情感色彩标注

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第4题
假设我们需要训练一个卷积神经网络,来完成500种概念的图像分类。该卷积神经网络做好一层是分类层,则最后一层输出向量的维数大小可能是()

A.1

B.500

C.300

D.100

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第5题
卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络,如处理时序数据和图像数据等,广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。()
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第6题
什么是图像分割?
什么是图像分割?

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第7题
常用的网页图像有

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第8题
卷积神经网络在识别图像特征时,对图像中相同的特征需要训练不同的识别器来识别。()
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第9题
传统的图像识别系统主要由图像分割、图像特征提取以及图像识别分类构成。()

传统的图像识别系统主要由图像分割、图像特征提取以及图像识别分类构成。()

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第10题
卷积操作是卷积神经网络的一个重要功能,下面对卷积操作描述不正确的是()。

A.高斯卷积操作的结果是使得图像变得平滑(模糊)

B.卷积操作结果可认为是保留了像素点所构成的特定空间分布模式

C.卷积矩阵中的参数是手工事先指定的、且每幅图像之间不共享

D.卷积操作利用了图像中像素点存在空间相关性的特点

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第11题
语义分割通过确保图像的每个组成部分仅属于一个类别来解决物体检测的重叠问题。通俗的来说就是语义分割是对区域内的像素分类而不是目标分类。()
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