A.对象的中心位置、长宽等定位参数通常被设置为回归问题。
B.对象的中心点位置回归时，通常以选择的锚框中心点坐标为基础，回归优化的目标是使锚框中心点坐标偏离对象真实中心点位置的量与所预测对象的中心点位置偏离对象真实中心点位置的量之间的差异越小越好。
C.对象定位的目标是使预测对象的定位参数直接和对象真实外包络矩阵的参数差异越小越好。
D.对象检测方法的学习是包括对象定位和对象分类的多任务学习问题。

A.不同的传感器
B.不同的运载工具
C.不同的波段和不同的遥感仪器
D.不同的电磁波

A.可通过神经网络隐层将其变换到新的高维特征空间，使其在变换后的特征空间线性可分
B.可在原始特征空间组合多个线性分类器，从而构建非线性分类边界
C.可通过特征变换，将其变换到新的高维特征空间，使其线性可分
D.一定可以设计出分类器无误地将其分开

A.随着土地覆盖类型遥感制图的地理范围的扩大，地类的图像特征多样性会增加，因此一般需要添加新增加区域的地物样本
B.地表自然地物的遥感特征一般存在较强的区域差异，因此利用遥感进行不同区域的地类制图时需要为分类器提供能有效表征区域差异的输入数据
C.地表地物的时空特性是大尺度土地覆盖遥感制图时重点考虑的因素之一
D.样本数量很多时，无需顾及其空间分布就可以训练出很好的地表覆盖类型遥感识别模型