单项选择题
2015年，Ross BGirshick在之前的基础之上对模型的进行了优化，提出了Fast RCNN，该模型提出了一种ROI Pooling的方法，降低了模型对输入图像尺寸的依赖，并实现了端到端的目标检测ROI Pooling的运行方式是（）。1.利用selective search方法在输入图像中提取2000个region proposals 2.原始图像输入到卷积神经网络中提取特征3.将原始图像中的region proposal映射到卷积特征图上4.利用ROI Pooling将region proposal特征子区域下采样到统一尺寸，之后提取特征5.利用CNN模型进行目标识别和Bbox回归，使用NMS非极大值抑制去除IOU值较大冗余region proposals
A.1，2，3，4，5B.1，3，2，4，5C.2，1，3，4，5D.2，1，4，3，5
单项选择题 深度可分离卷积相对于传统的卷积运算具有一定的优势，其主要集中在哪些方面？（）
单项选择题 2017年，Laurent Sifr提出一种全新的卷积方式-深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution），这种卷积方式将传统的卷积运算分为两步，分别包含（）。1.Depthwise convolution 2.Pointwise convolution 3.Group convolution 4.Transpose Convolution
单项选择题 下列关于转置卷积的介绍正确的有（）。
