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Vision par ordinateur et reconnaissance d'images - Quiz
  • 1. La vision par ordinateur est un domaine interdisciplinaire qui permet aux ordinateurs d'interpréter et de comprendre le monde visuel à partir d'images numériques ou de vidéos. Elle implique le développement d'algorithmes et de techniques pour extraire des informations significatives à partir de données visuelles, en imitant les capacités du système visuel humain. La reconnaissance d'images, un sous-ensemble de la vision par ordinateur, se concentre sur l'identification et la catégorisation d'objets, de scènes ou de modèles dans des images ou des vidéos. Grâce à l'utilisation de l'apprentissage profond, des réseaux neuronaux et de l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur et la reconnaissance d'images ont des applications dans divers domaines, notamment les soins de santé, les véhicules autonomes, la surveillance, la réalité augmentée, etc.

    Qu'est-ce que la vision par ordinateur ?
A) Le processus de filtrage et d'amélioration des images visuelles.
B) L'étude du fonctionnement de la vision humaine.
C) Domaine d'étude qui permet aux ordinateurs d'interpréter et de comprendre les informations visuelles du monde réel.
D) L'utilisation d'écrans d'ordinateur pour afficher des images.
  • 2. Quel est l'objectif du prétraitement des images dans le domaine de la vision par ordinateur ?
A) Modification des dimensions de l'image.
B) Déformation aléatoire des images.
C) Amélioration de la qualité des images et réduction du bruit pour une meilleure analyse.
D) Rendre les images floues pour un effet artistique.
  • 3. Que signifie le terme "segmentation d'images" ?
A) Division d'une image en régions ou objets significatifs pour l'analyse.
B) Combinaison de plusieurs images en une seule.
C) Suppression des couleurs d'une image.
D) Création d'une image miroir de l'original.
  • 4. Quelle mesure d'évaluation est couramment utilisée pour les tâches de classification d'images ?
A) R au carré
B) Score F1
C) Précision
D) Erreur quadratique moyenne
  • 5. Quelle technique peut être utilisée pour réduire l'overfitting dans les modèles d'apprentissage profond pour la reconnaissance d'images ?
A) Ajouter des couches au réseau
B) Régularisation de l'abandon
C) Augmenter le taux d'apprentissage
D) Utilisation de lots plus petits
  • 6. Qu'entend-on par "apprentissage par transfert" dans le contexte de l'apprentissage profond pour la reconnaissance d'images ?
A) Transfert d'images entre différents appareils.
B) Transfert des pixels d'une image vers une nouvelle image.
C) Transfert de gradients pendant la rétropropagation.
D) Utilisation de modèles pré-entraînés et adaptation à une tâche spécifique.
  • 7. À quoi sert une "couche de mise en commun" dans un réseau neuronal convolutif ?
A) Introduire la non-linéarité dans le réseau.
B) Normalisation des valeurs d'entrée.
C) Réduire les dimensions spatiales de l'entrée.
D) Augmentation du nombre de paramètres.
  • 8. Quelle fonction d'activation est couramment utilisée dans les réseaux neuronaux convolutionnels ?
A) Linéaire
B) Tanh
C) ReLU (Rectified Linear Unit)
D) Sigmoïde
  • 9. À quoi sert une "matrice de confusion" dans l'évaluation des modèles de classification d'images ?
A) Création d'images composites.
B) Conversion des images en niveaux de gris.
C) Le floutage des images pour la protection de la vie privée.
D) Résumer les performances d'un modèle de classification en utilisant les valeurs de vrais positifs, faux positifs, vrais négatifs et faux négatifs.
  • 10. Quelle fonction de perte est couramment utilisée dans les tâches de classification d'images ?
A) Perte d'entropie croisée
B) Erreur quadratique moyenne
C) Perte d'entropie croisée binaire
D) Perte de L1
  • 11. Quelle technique est utilisée pour le débruitage des images dans le domaine de la vision par ordinateur ?
A) Ajout de bruit aux images
B) Débruitage non local
C) Augmentation de la résolution de l'image
D) Rotation des images
  • 12. Quelle technique peut être utilisée pour affiner un modèle CNN pré-entraîné en vue d'une nouvelle tâche ?
A) Apprentissage par transfert
B) Injection de bruit
C) Réduction de la dimensionnalité de l'ACP
D) Recadrage des images
  • 13. Que signifie CNN ?
A) Réseau neuronal contrôlé
B) Réseau de neurones informatisé
C) Réseau complexe de neurones
D) Réseau neuronal convolutif
  • 14. Quelle est la technique couramment utilisée pour l'extraction des caractéristiques d'une image ?
A) Voisins les plus proches (K-Nearest Neighbors - KNN)
B) Réseaux neuronaux convolutifs (CNN)
C) Analyse en composantes principales (ACP)
D) Machines à vecteurs de support (SVM)
  • 15. Quelle fonction d'activation est généralement utilisée dans la couche de sortie d'un CNN pour la classification multi-classes ?
A) Tanh
B) Softmax
C) ReLU
D) Sigmoïde
  • 16. Qu'est-ce que la "segmentation d'instance" dans le contexte de la détection d'objets ?
A) Identifier et délimiter des objets individuels dans une scène.
B) Lissage des intensités des pixels.
C) Conversion des images en noir et blanc.
D) Application de filtres de couleur aux images.
  • 17. Quel est l'exemple d'un ensemble de données populaire couramment utilisé pour les tâches de reconnaissance d'images ?
A) Ensemble de données sur le spam
B) ImageNet
C) Ensemble de données météorologiques
D) Ensemble de données sur les paroles de chansons
  • 18. Quel modèle CNN pré-entraîné est couramment utilisé pour diverses tâches de reconnaissance d'images ?
A) ResNet (Réseau résiduel)
B) InceptionNet
C) VGGNet
D) AlexNet
  • 19. Quelle méthode peut être utilisée pour calculer le flux optique dans le traitement vidéo ?
A) Méthode Lucas-Kanade
B) Égalisation d'histogramme
C) Transformée de Fourier
D) Flou gaussien
  • 20. Quel est l'objectif de l'homographie dans le domaine de la vision par ordinateur ?
A) Cartographie d'une image sur un autre plan d'image.
B) Normalisation des histogrammes d'images.
C) Détection des bords des objets.
D) Les limites de l'image sont floues.
  • 21. Quelle technique est utilisée pour identifier et localiser des objets dans une image ?
A) Détection d'objets
B) Extraction des caractéristiques
C) Classification des images
D) Segmentation des images
  • 22. Que signifie le terme "SIFT" dans le contexte de la reconnaissance d'images ?
A) Transformations de caractéristiques invariantes à l'échelle
B) Suivi semi-intégré des visages
C) Technique de filtrage sélectif des images
D) Segmentation des caractéristiques et des textures des images
  • 23. Quelle couche d'un CNN est responsable de la réduction des dimensions spatiales ?
A) Couche convolutive
B) Couche d'activation
C) Couche entièrement connectée
D) Couche de mise en commun
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