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