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.NPU:神经网络专用芯片,可以结合应用进行定制化开发
B.CPU:适合处理流程复杂的控制类任务
C.FPGA:适合图像处理,常用于游戏和图像等领域
D.GPU:属于可编程苍片,适合一些需要加速运算的场景
A.计算机视觉领域中,人脸识别、物体识别、物体目标检测等方向已经在人们的生活中得到了广泛的应用
B.计算机视觉目前仍然使用的还是二维图像,尤其神经网络算法中的数据集全部都是二维图片
C.计算机视觉是人工智能目前应用最广泛的领域之一
D.人脸识别领域、火车身份认证,手机屏幕解锁等应用的是模式识别技术,并未涉及计算机视觉