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[单选题]

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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更多“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()。”相关的问题

第1题

深度卷积神经网络的检测与定位/分割能力,正在成为全球的研究热点。()
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第2题

卷积神经网络中同一卷积层的所有卷积核是权重共享的。()
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第3题

卷积神经网络是一种前馈神经网络,具有很多优点,对于大型图像处理有出色表现。下列选项中,属于卷积神经网络的优点的是()。

A.隐式学习,避免了显式的特征抽取

B.平移不变性

C.权值共享

D.鲁棒性强

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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Hopfield神经网络的延伸与拓展。()
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第6题

下列是深度学习技术的是()

A.卷积神经网络

B.符号表示

C.浅层神经网络

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第7题

以完全监督之深度卷积神经网络为主要标志的人工智能加速发展,已经成为重塑人类社会的基石。()

以完全监督之深度卷积神经网络为主要标志的人工智能加速发展,已经成为重塑人类社会的基石。()

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第8题

卷积神经网络中,原始图像大小为32×32,卷积核大小为3×3,步长(stride)为2,补边(padding)为0,则卷积结果大小为()。

A.16×16

B.15×15

C.29×29

D.14×14

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第9题

卷积神经网络一般包括卷积层、池化层、全连接层,一般激活函数在卷积层后进行使用。()
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第10题

根据本讲,提出深度卷积神经网络新算法的是()。

A.Hinton

B.YannLeCun

C.DemisHassabis

D.Andrew

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