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- 1.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（)。 选项：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
- 2.选择最能代表下面主要概念的检索词集：基于卷积神经网络的图像语义分割选项： 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
- 3.选择最能代表下面主要概念的检索词集：基于卷积神经网络的图像语义分割 选项：A:CNN 图像 语义分割 B:卷积神经 网络 图像语义分割 C:卷积神经网络 图像 语义分割 D:卷积神经网络 图形 实例分割
- 4.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
- 5.语义分割与图像分类的主要区别是什么？ 选项： A: 语义分割需要对每个像素进行分类，而图像分类只需要对整个图像进行分类。 B: 语义分割和图像分类的区别不是非常显著。 C: 语义分割和图像分类的区别在于使用的模型和算法不同。 D: 语义分割和图像分类的区别在于是否需要使用卷积神经网络。
- 6.有关语义分割的说法，哪些是正确的叙述？选项： A:解决小物体分割可以使用空洞卷积和增大特征图的分辨率; B:处理遮挡物体的分割问题可以使用生成对抗网络（GAN）; C:图像质量不影响语义分割结果; D:语义分割使用的卷积神经网络是空间不变的（ spatially invariant）
- 7.卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的应用主要是： 选项： A: 图像分类 B: 对象检测 C: 语义分割 D: 所有以上选项
- 8.当构建一个神经网络进行图片的语义分割时，通常采用的顺序是（). 选项： A:先用卷积神经网络处理输入，再用反卷积神经网络得到输出 B:先用反卷积神经网络处理输入，再用卷积神经网络得刭输出 C:不能确定
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9.41. 卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的应用主要是： 选项： A:
图像分类
B:对象检测
C:语义分割
D:所有以上选项
