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Computer Vision und Bilderkennung - Quiz
  • 1. Computer Vision ist ein interdisziplinäres Gebiet, das es Computern ermöglicht, die visuelle Welt aus digitalen Bildern oder Videos zu interpretieren und zu verstehen. Es umfasst die Entwicklung von Algorithmen und Techniken zur Extraktion aussagekräftiger Informationen aus visuellen Daten und ahmt die Fähigkeiten des menschlichen Sehsystems nach. Die Bilderkennung, ein Teilbereich der Computer Vision, konzentriert sich auf die Identifizierung und Kategorisierung von Objekten, Szenen oder Mustern in Bildern oder Videos. Durch den Einsatz von Deep Learning, neuronalen Netzen und maschinellem Lernen finden Computer Vision und Bilderkennung in verschiedenen Bereichen Anwendung, z. B. im Gesundheitswesen, bei autonomen Fahrzeugen, in der Überwachung, in der erweiterten Realität und in vielen anderen Bereichen.

    Was ist Computer Vision?
A) Die Verwendung von Computerbildschirmen zur Anzeige von Bildern.
B) Die Untersuchung der Funktionsweise des menschlichen Sehens.
C) Der Prozess des Filterns und Verbesserns visueller Bilder.
D) Das Fachgebiet, das es Computern ermöglicht, visuelle Informationen aus der realen Welt zu interpretieren und zu verstehen.
  • 2. Wozu dient die Vorverarbeitung von Bildern in der Computer Vision?
A) Ändern der Bildabmessungen.
B) Verbesserung der Bildqualität und Verringerung des Rauschens zur besseren Analyse.
C) Zufällig verzerrte Bilder.
D) Unscharfe Bilder für künstlerische Effekte.
  • 3. Was versteht man unter dem Begriff "Bildsegmentierung"?
A) Unterteilung eines Bildes in aussagekräftige Regionen oder Objekte für die Analyse.
B) Kombinieren mehrerer Bilder zu einem Bild.
C) Entfernen von Farben aus einem Bild.
D) Erstellung eines Spiegelbilds des Originals.
  • 4. Welcher Bewertungsmaßstab wird üblicherweise für Bildklassifizierungsaufgaben verwendet?
A) Mittlerer quadratischer Fehler
B) Genauigkeit
C) R-Quadrat
D) F1 Ergebnis
  • 5. Welche Technik kann verwendet werden, um die Überanpassung in Deep-Learning-Modellen für die Bilderkennung zu reduzieren?
A) Verwendung kleinerer Chargengrößen
B) Hinzufügen weiterer Schichten zum Netz
C) Erhöhung des Lerntempos
D) Regularisierung von Ausfällen
  • 6. Was versteht man unter "Transfer Learning" im Zusammenhang mit Deep Learning für die Bilderkennung?
A) Übertragung von Gradienten während der Backpropagation.
B) Verwendung vortrainierter Modelle und Feinabstimmung für eine bestimmte Aufgabe.
C) Übertragen von Bildern zwischen verschiedenen Geräten.
D) Übertragen von Bildpunkten in ein neues Bild.
  • 7. Was ist der Zweck einer "Pooling-Schicht" in einem neuronalen Faltungsnetzwerk?
A) Einführung der Nichtlinearität in das Netz.
B) Normalisierung der Eingabewerte.
C) Verringerung der räumlichen Dimensionen des Inputs.
D) Erhöhung der Anzahl der Parameter.
  • 8. Welche Aktivierungsfunktion wird üblicherweise in faltigen neuronalen Netzen verwendet?
A) Tanh
B) ReLU (Rektifizierte Lineareinheit)
C) Sigmoid
D) Linear
  • 9. Wozu dient eine "Konfusionsmatrix" bei der Bewertung von Bildklassifizierungsmodellen?
A) Zusammenfassung der Leistung eines Klassifizierungsmodells anhand der Werte für wahr positiv, falsch positiv, wahr negativ und falsch negativ.
B) Bilder in Graustufen umwandeln.
C) Erstellen von zusammengesetzten Bildern.
D) Unscharfe Bilder zum Schutz der Privatsphäre.
  • 10. Welche Aktivierungsfunktion wird üblicherweise in der Ausgabeschicht eines CNN für die Klassifizierung in mehrere Klassen verwendet?
A) Sigmoid
B) Softmax
C) ReLU
D) Tanh
  • 11. Welche Verlustfunktion wird üblicherweise bei Bildklassifizierungsaufgaben verwendet?
A) Binärer Quer-Entropie-Verlust
B) Quer-Entropie-Verlust
C) L1 Verlust
D) Mittlerer quadratischer Fehler
  • 12. Wofür steht der Begriff "SIFT" im Zusammenhang mit der Bilderkennung?
A) Skaleninvariante Merkmalstransformation
B) Segmentierung von Bildmerkmalen und Texturen
C) Selektive Bildfilterungstechniken
D) Halbintegrierte Gesichtsverfolgung
  • 13. Welche Schicht in einem CNN ist für die Reduzierung der räumlichen Dimensionen zuständig?
A) Aktivierungsschicht
B) Vollständig verbundene Schicht
C) Faltungsschicht
D) Poolingschicht
  • 14. Welche Technik wird üblicherweise zur Extraktion von Bildmerkmalen verwendet?
A) Support-Vektor-Maschinen (SVM)
B) Faltungsneuronale Netze (CNNs)
C) K-Nächste Nachbarn (KNN)
D) Hauptkomponentenanalyse (PCA)
  • 15. Welche Technik wird in der Computer Vision zur Bildentrauschung verwendet?
A) Drehende Bilder
B) Erhöhung der Bildauflösung
C) Nicht-lokale Mittelwertentrauschung
D) Hinzufügen von Rauschen zu Bildern
  • 16. Welche Technik wird verwendet, um Objekte in einem Bild zu identifizieren und zu lokalisieren?
A) Bildsegmentierung
B) Merkmalsextraktion
C) Klassifizierung von Bildern
D) Erkennung von Objekten
  • 17. Welches vortrainierte CNN-Modell wird üblicherweise für verschiedene Bilderkennungsaufgaben verwendet?
A) AlexNet
B) ResNet (Restliches Netzwerk)
C) VGGNet
D) InceptionNet
  • 18. Was bedeutet "Instanzsegmentierung" im Zusammenhang mit der Objekterkennung?
A) Anwendung von Farbfiltern auf Bilder.
B) Konvertierung von Bildern in Schwarz-Weiß.
C) Glättung der Pixelintensitäten.
D) Identifizieren und Abgrenzen einzelner Objekte innerhalb einer Szene.
  • 19. Welche Technik kann für die Feinabstimmung eines vortrainierten CNN-Modells für eine neue Aufgabe verwendet werden?
A) PCA Dimensionalitätsreduktion
B) Bildbeschneidung
C) Geräuschinjektion
D) Lernen übertragen
  • 20. Welche Methode kann zur Berechnung des optischen Flusses bei der Videoverarbeitung verwendet werden?
A) Histogramm-Entzerrung
B) Fourier-Transformation
C) Gaußscher Weichzeichner
D) Lucas-Kanade-Verfahren
  • 21. Wofür steht CNN?
A) Faltungsneuronales Netzwerk
B) Kontrolliertes neuronales Netz
C) Computergesteuertes Neuronennetz
D) Komplexes Neuronennetz
  • 22. Welchen Zweck erfüllt die Homografie in der Computer Vision?
A) Erkennung von Objektkanten.
B) Verwischung der Bildgrenzen.
C) Normalisierung von Bildhistogrammen.
D) Abbildung eines Bildes auf eine andere Bildebene.
  • 23. Welches ist ein Beispiel für einen beliebten Datensatz, der häufig für Bilderkennungsaufgaben verwendet wird?
A) Liedtext-Datensatz
B) ImageNet
C) Spam-Datensatz
D) Wetter-Datensatz
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