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- 1.利用神经网络分类器对医学图像分割时首先需要对神经网络分类器进行训练，常用的训练算法是BP训练算法（）。选项： A:对 B:错
- 2.下列各项是利用神经网络分类器对乳腺中的感兴趣区域提取步骤，哪些项描述正确()。 选项： A、对样本进行特征提取。 B、设计神经网络分类器。 C、用MC算法训练神经网络分类器。 D、根据分类结果完成感兴趣区域提取。
- 3.模式识别过程由以下哪三个主要阶段组成（）图像输入、图像分割、特征提取（）图像分割、特征提取、度量（）图像分割、特征提取、分类 选项：A．图像输入、图像分割、特征提取B．图像分割、特征提取、度量C．图像分割、特征提取、分类D．无
- 4.模式识别过程由以下哪三个主要阶段组成（ ）（1）图像输入、图像分割、特征提取（2）图像分割、特征提取、度量（3）图像分割、特征提取、分类选项： A:图像输入、图像分割、特征提取; B:图像分割、特征提取、度量; C:图像分割、特征提取、分类; D:无
- 5.以下哪个流程属于图像识别的正确流程？ 选项： A、图像预处理—图像分割—图像特征提取—图像分类 B、图像特征提取—图像分割—图像预处理—图像分类 C、图像分割—图像特征提取—图像分类—图像预处理 D、图像预处理—图形特征提取—图像分割—图像分类
- 6.模式识别过程由以下哪三个主要阶段组成（ ）选项： A:图像输入、图像分割、特征提取; B:图像分割、特征提取、度量; C:图像分割、特征提取、分类; D:/
- 7.在深度神经网络图像识别技术中，后端层用来（）从而实现图像识别分类。 选项： A、对特征进行映射 B、对图像分类 C、提取图像的特征 D、对图像进行预处理
- 8.人脸识别的基本流程是什么？ 选项： A、人脸检测、特征提取、匹配 B、人脸分割、特征提取、匹配 C、人脸检测、图像分类、匹配 D、人脸分割、图像分类、匹配
- 9.在深度神经网络图像识别技术中，网络的前端层的作用为（）。 选项： A、对特征进行映射 B、对图像进行预处理 C、提取图像的特征 D、对图像分类
- 10.关于采用卷积神经网络进行图像分类和文本分类的比较，下列说法错误的是A.()卷积神经网络只能用于图像分类，不能用于文本分类，没有相关文献B.()使用卷积神经网络进行句子分类，一般将句子中每个词表示为固定长度的向量，这样句子就可以表示为矩阵，从而使得在结构上与图像类似，并在后续进行卷积等处理C.()图像处理应用中，卷积核处理的局部区域为图像的一小块区域，而在文本分类时卷积核处理的局部区域通常为相邻的上下几行(几个词)。因此卷积核的宽度和输入矩阵的宽度相等D.()使用卷积神经网络进行句子分类或者文档分类，卷积提取的特征与采用()n-gram()模式提取的特征类似
- 11.在计算机视觉中，以下哪些任务通常使用全卷积神经网络（FCN）进行处理？ 选项： A:语义分割 B:实例分割 C:目标检测 D:图像分类
- 12.下面关于利用神经网络进行分类的说法中错误的是A.利用神经网络对两类问题进行分类时，可以用一个输出节点来实现。B.神经网络实现多类问题的分类时可以用多个神经网络组合来实现。C.利用神经网络来实现多类问题的分类时，可以采用一个具有的多个输出节点的神经网络来实现。D.在利用神经网络进行分类时，神经网络的输入节点的个数多于输入的特征数量。
- 13.传统的图像识别系统主要由图像分割、图像特征提取以及图像识别分类构成。()
- 14.传统的图像识别系统主要由图像分割、图像特征提取以及图像识别分类构成。()
- 15.传统的图像识别系统主要由图像分割、图像特征提取以及图像识别分类构成
- 16.传统的图像识别系统主要由图像分割、图像特征提取以及图像识别分类构成
- 17.传统的图像识别系统主要由图像分割、图像特征提取以及图像识别分类构成
- 18.神经网络与支持向量机对于图像分类都需要特征提取 选项：A、正确B、错误
- 19.下面关于利用神经网络进行分类的说法中错误的是选项： A:利用神经网络对两类问题进行分类时，可以用一个输出节点来实现。; B:神经网络实现多类问题的分类时可以用多个神经网络组合来实现。; C:利用神经网络来实现多类问题的分类时，可以采用一个具有的多个输出节点的神经网络来实现。; D:在利用神经网络进行分类时，神经网络的输入节点的个数多于输入的特征数量。
- 20.下面关于利用神经网络进行分类的说法中错误的是（ ） 选项： A:利用神经网络对两类问题进行分类时，可以用一个输出节点来实现。 B:在利用神经网络进行分类时，神经网络的输入节点的个数多于输入的特征数量。 C:利用神经网络来实现多类问题的分类时，可以采用一个具有的多个输出节点的神经网络来实现。 D:神经网络实现多类问题的分类时可以用多个神经网络组合来实现。
- 21.关于采用卷积神经网络进行图像分类和文本分类的比较，下列说法错误的是 选项： A:使用卷积神经网络进行句子分类或者文档分类，卷积提取的特征与采用n-gram模式提取的特征类似; B:图像处理应用中，卷积核处理的局部区域为图像的一小块区域，而在文本分类时卷积核处理的局部区域通常为相邻的上下几行（几个词）。因此卷积核的宽度和输入矩阵的宽度相等; C: 卷积神经网络只能用于图像分类，不能用于文本分类，没有相关文献; D:使用卷积神经网络进行句子分类，一般将句子中每个词表示为固定长度的向量，这样句子就可以表示为矩阵，从而使得在结构上与图像类似，并在后续进行卷积等处理
