ImageNet2012分类数据集包括1000个物体类别、128万张训练图片、10万张测试图片,每张图片上的物体都做了类别标签。()此题为判断题(对，错)。

题目
ImageNet2012分类数据集包括1000个物体类别、128万张训练图片、10万张测试图片,每张图片上的物体都做了类别标签。()

此题为判断题(对，错)。

相似考题

1.80、无监督学习是使用没有类别标签的训练集进行分类学习的学习模式。

2.以下数据集中，图片数量和类别数量都最多的是（）。A．FDDB 数据集B．PASCAL VOC 数据集C．ImageNet 数据集D．MNIST 数据集

3.以下数据集中，图片数量和类别数量都最多的是（）A．MNIST 数据集B．ImageNet 数据集C．FDDB 数据集D．PASCAL VOC 数据集

4.YOLO把每张图片分成7*7个网格，每个网格内产生2个边界框，每个边界框需要预测5个值。同时每个网格还要判断网格内目标类别，这里目标类别共有20类，故最终的维度是（）。

更多“ImageNet2012分类数据集包括1000个物体类别、128万张训练图片、10万张测试图片,每张图片上的物体都做了类别标签。() ”相关问题

  • 第1题：

    【单选题】你怎么利用网站上的图片？

    A．利用 alt 标签精确描述每张图片，包括图片周围的描述性内容

    B．在 alt 标签中写上最重要的关键字，后面加上图片

    C．只在必要的时候使用，不用每张都加，因为这根本不重要

    D．利用 alt 标签加入关键字列表以增加关键字密度


    利用alt标签精确描述每张图片，包括图片周围的描述性内容

  • 第2题：

    7、以下数据集中，图片数量和类别数量都最多的是（）

    A．MNIST 数据集

    B．ImageNet 数据集

    C．FDDB 数据集

    D．PASCAL VOC 数据集


    ImageNet 数据集

  • 第3题：

    以下关于MNIST数据集和Fashion_mnist数据集描述正确的是？

    A．MNIST数据集一共包括7万张图片，其中6万张用于训练，1万张用于测试。

    B．每张图片包括1024(32×32)个像素点。

    C．MNIST数据集是为0到9的手写数字数据集。

    D．Fashion_mnist数据集中的图片被分为20类。


    正确

  • 第4题：

    21、无监督学习是使用没有类别标签的训练集进行分类学习的学习模式。


    正确

  • 第5题：

    请拍两张自己或亲友或朋友佩戴的首饰图片，并针对每张图片说明其中宝石的名称，并根据我们讲得宝石定义与分类的知识，说明它的类别，如是天然宝石还是天然有机宝石等。（如自己或周围朋友没有首饰，可上网搜索）


    简洁大方

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