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