在python3中，对下列程序表述正确的选项为（）

a = 0 for i in range(5):     a += i print(i, a)

1. Faster R-CNN算法：把它想象成在一个大仓库里找特定物品。区域提议网络（RPN）就像仓库管理员，能快速圈出可能放物品的区域，这些区域就是候选目标区域。之后，再对这些圈定区域仔细检查，判断里面是不是要找的物品，还要确定物品具***置，这就是分类和精确定位。Faster R-CNN靠RPN提高了找物品的效率。 2. YOLO算法：好比是一个能快速扫视整个仓库的智能机器人。它不用像管理员那样先圈区域，而是直接观察整个仓库，一眼看出物品在哪里、是什么。这种方式很快，能实时发现物品，但对于一些小物品或者藏得比较隐蔽的物品，它可能就没那么容易找全、找准。 3. SSD算法：可以看作在仓库不同高度的货架上都安装了小摄像头。这些摄像头（不同尺度的特征图）会同时工作，每个摄像头都能发现对应位置上的物品。通过提前设定好不同的观察范围（锚框），摄像头直接判断范围内有没有物品、是什么物品，实现快速检测。它和YOLO一样，不用专门圈区域找物品。 4. R-FCN算法：像是给仓库地面画了很多小格子，每个格子都有特殊标记（位置敏感得分图）。当物品出现时，根据物品在格子上的位置信息，就能快速判断物品位置。它找物品不用先圈区域，而是用这种特殊的格子标记来定位，在保证找到物品准确率的同时，也提高了找物品的速度。

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