题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
下面关于卷积神经网络相关描述中，正确的说法是哪个（)？
A.卷积中的通道数量只能是1或3
B.池化核大小与步长相等
C.Padding时各方向的填充不一定对称
D.卷积核越小，卷积后的结果越抽象
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A.在卷积神经网络中，采用平均池化可减小误差，适用于需要突出纹理等特征的场景中
B.ResNet通过增加恒等映射，增加参数从而减少模型优化的难度，实现性能提升
C.空间金字塔池化(SPP)通过把图像的卷积特征转化成相同维度的特征向量，使模型可以处理任意尺寸的图像
D.批规范化(batchnormalization)是在不引入新参数的情况下保证每一层网络的输入具有相同的分布
A.目标检测常使用深度学习中卷积神经网络模型
B.训练好的目标检测算法可以用于边缘计算
C.机器视觉场景往往需要应用边缘计算
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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
A.卷积滤波矩阵中的参数
B.全连接层的链接权重
C.激活函数中的参数
D.模型的隐藏层数目
A.SSD采用了Anchor机制使用全图各个位置多尺度区域特征进行回归
B.SSD中多尺度特征图将卷积层改成全连接层
C.SSD中辅助卷积层是用于物体对象分类
D.SSD中大尺度特征图主要用来检测大物体
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
A.MobileNet核心是将卷积拆分为Depthwise+Pointwise两部分
B.MobileNet采用组卷积操作提高速度
C.MobileNet中Pointwise采用了组卷积技术获得特征
D.Pointwise将不同组的特征进行融合
