显示二进制文件的命令是? A、view B、vil C、binview D、od

D、od。

od命令是Unix和类Unix系统中用于显示二进制文件内容的命令。它以不同的格式显示文件的内容，包括二进制、八进制、十六进制等。od命令可以帮助用户查看和分析二进制文件的内容，例如字节序列、文件结构等。

所以，选项D中的od是显示二进制文件的命令。选项A、B和C中的view、vil和binview并不是常用的二进制文件查看命令。

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maskrcnn benchmark训练VIL100

Mask R-CNN是一种用于目标检测和实例割的深度学习模型，而Mask R-CNN Benchmark是Facebook AI Research开发的一个用于训练和评估Mask R-CNN模型的工具库。VIL100是指使用VIL-100数据集进行训练。

要训练Mask R-CNN模型使用VIL100数据集，可以按照以下步骤进行：

1. 数据准备：首先，需要准备VIL100数据集，包括图像和对应的标注信息。确保数据集中包含目标类别的标签和实例分割的掩码信息。

2. 模型配置：在Mask R-CNN Benchmark中，可以通过配置文件来定义模型的结构和超参数。可以根据需要调整网络结构、学习率、批量大小等参数。

3. 模型训练：使用Mask R-CNN Benchmark提供的训练命令，加载配置文件并指定数据集路径，开始训练模型。训练过程中，模型会根据输入图像和标注信息进行前向传播和反向传播，不断更新模型参数以提高性能。

4. 模型评估：训练完成后，可以使用Mask R-CNN Benchmark提供的评估命令对模型进行评估。评估过程会计算模型在测试集上的准确率、召回率等指标，以评估模型的性能。

5. 模型应用：训练完成的Mask R-CNN模型可以用于目标检测和实例分割任务。可以使用训练好的模型对新的图像进行预测，得到目标的位置和分割掩码。

k-vil: keypoints-based visual imitation learning

k-vil 是一种基于关键点的视觉仿真学习方法。在计算机视觉和机器学习领域，视觉仿真学习是指通过观察和模仿人类的视觉行为，使机器能够学会从图像或视频中识别关键点，从而实现对现实世界的理解和模拟。

k-vil 方法以关键点为基础，通过对图像或视频中的关键点进行学习和模拟，来实现视觉仿真。关键点是图像或视频中的显著特征点，例如人脸的眼睛、鼻子、嘴巴，人体的关节，物体的边界等。通过识别和模拟这些关键点，机器可以学会进行物体的识别、姿态估计、动作跟踪等任务。

k-vil 方法的关键之处在于关键点的选择和跟踪。首先，需要通过计算机视觉技术或深度学习模型来检测和标记图像或视频中的关键点。然后，通过建立关键点之间的关联关系和引入时间维度，可以实现对关键点的跟踪与预测。最后，结合机器学习算法，将关键点与相应的操作或行为进行关联，从而实现对图像或视频中的操作行为模仿。

k-vil 方法在机器人学、自动驾驶、智能监控等领域有广泛的应用。通过对关键点进行学习和模拟，机器可以实现对环境的感知和理解，进而实现相应的决策和控制。这种基于关键点的视觉仿真学习方法为机器的智能行为提供了一种新的方式和框架。