A) Die Untersuchung der Funktionsweise des menschlichen Sehens. B) Das Fachgebiet, das es Computern ermöglicht, visuelle Informationen aus der realen Welt zu interpretieren und zu verstehen. C) Die Verwendung von Computerbildschirmen zur Anzeige von Bildern. D) Der Prozess des Filterns und Verbesserns visueller Bilder.
A) Unscharfe Bilder für künstlerische Effekte. B) Verbesserung der Bildqualität und Verringerung des Rauschens zur besseren Analyse. C) Zufällig verzerrte Bilder. D) Ändern der Bildabmessungen.
A) Unterteilung eines Bildes in aussagekräftige Regionen oder Objekte für die Analyse. B) Erstellung eines Spiegelbilds des Originals. C) Entfernen von Farben aus einem Bild. D) Kombinieren mehrerer Bilder zu einem Bild.
A) Genauigkeit B) R-Quadrat C) F1 Ergebnis D) Mittlerer quadratischer Fehler
A) Hinzufügen weiterer Schichten zum Netz B) Regularisierung von Ausfällen C) Erhöhung des Lerntempos D) Verwendung kleinerer Chargengrößen
A) Übertragen von Bildern zwischen verschiedenen Geräten. B) Verwendung vortrainierter Modelle und Feinabstimmung für eine bestimmte Aufgabe. C) Übertragen von Bildpunkten in ein neues Bild. D) Übertragung von Gradienten während der Backpropagation.
A) Verringerung der räumlichen Dimensionen des Inputs. B) Normalisierung der Eingabewerte. C) Erhöhung der Anzahl der Parameter. D) Einführung der Nichtlinearität in das Netz.
A) Sigmoid B) ReLU (Rektifizierte Lineareinheit) C) Tanh D) Linear
A) Erstellen von zusammengesetzten Bildern. B) Zusammenfassung der Leistung eines Klassifizierungsmodells anhand der Werte für wahr positiv, falsch positiv, wahr negativ und falsch negativ. C) Bilder in Graustufen umwandeln. D) Unscharfe Bilder zum Schutz der Privatsphäre.
A) Tanh B) ReLU C) Softmax D) Sigmoid
A) L1 Verlust B) Mittlerer quadratischer Fehler C) Binärer Quer-Entropie-Verlust D) Quer-Entropie-Verlust
A) Halbintegrierte Gesichtsverfolgung B) Selektive Bildfilterungstechniken C) Segmentierung von Bildmerkmalen und Texturen D) Skaleninvariante Merkmalstransformation
A) Faltungsschicht B) Poolingschicht C) Aktivierungsschicht D) Vollständig verbundene Schicht
A) K-Nächste Nachbarn (KNN) B) Faltungsneuronale Netze (CNNs) C) Hauptkomponentenanalyse (PCA) D) Support-Vektor-Maschinen (SVM)
A) Hinzufügen von Rauschen zu Bildern B) Nicht-lokale Mittelwertentrauschung C) Erhöhung der Bildauflösung D) Drehende Bilder
A) Bildsegmentierung B) Merkmalsextraktion C) Klassifizierung von Bildern D) Erkennung von Objekten
A) ResNet (Restliches Netzwerk) B) VGGNet C) InceptionNet D) AlexNet
A) Identifizieren und Abgrenzen einzelner Objekte innerhalb einer Szene. B) Anwendung von Farbfiltern auf Bilder. C) Glättung der Pixelintensitäten. D) Konvertierung von Bildern in Schwarz-Weiß.
A) Geräuschinjektion B) Lernen übertragen C) PCA Dimensionalitätsreduktion D) Bildbeschneidung
A) Fourier-Transformation B) Lucas-Kanade-Verfahren C) Gaußscher Weichzeichner D) Histogramm-Entzerrung
A) Kontrolliertes neuronales Netz B) Faltungsneuronales Netzwerk C) Computergesteuertes Neuronennetz D) Komplexes Neuronennetz
A) Verwischung der Bildgrenzen. B) Normalisierung von Bildhistogrammen. C) Erkennung von Objektkanten. D) Abbildung eines Bildes auf eine andere Bildebene.
A) ImageNet B) Spam-Datensatz C) Wetter-Datensatz D) Liedtext-Datensatz |