与R-CNN相比 有关Fast-RCNN的说法错误的是哪个?

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与R-CNN相比,有关Fast-RCNN的说法错误的是哪个?

A.可以把分类损失和边框精调的回归损失加在一起训练卷积神经网络,降低了Fast-RCNN的mAP

B.候选框的目标分类和边框精调都由卷积神经网络承担,这也提高了算法的速度

C.舍弃了R-CNN的多尺度池化,提高了算法的速度

D.Fast-RCNN将候选区域的特征获取和分类放在一个卷积神经网络

与R-CNN相比 有关Fast-RCNN的说法错误的是哪个?

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  • Fast-RCNN将候选区域的特征获取和分类放在一个卷积神经网络;舍弃了R-CNN的多尺度池化,并且对全连接层矩阵相乘使用了SVD,提高了算法的速度;候选框的目标分类和边框精调都由卷积神经网络承担,这也提高了算法的速度