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