Visione artificiale e riconoscimento delle immagini - Quiz
  • 1. La computer vision è un campo interdisciplinare che consente ai computer di interpretare e comprendere il mondo visivo a partire da immagini o video digitali. Comporta lo sviluppo di algoritmi e tecniche per estrarre informazioni significative dai dati visivi, imitando le capacità del sistema visivo umano. Il riconoscimento delle immagini, un sottoinsieme della computer vision, si concentra sull'identificazione e la categorizzazione di oggetti, scene o modelli in immagini o video. Grazie all'uso dell'apprendimento profondo, delle reti neurali e dell'apprendimento automatico, la computer vision e il riconoscimento delle immagini trovano applicazione in vari settori, tra cui l'assistenza sanitaria, i veicoli autonomi, la sorveglianza, la realtà aumentata e altri ancora.

    Che cos'è la visione artificiale?
A) Il processo di filtraggio e miglioramento delle immagini visive.
B) Il campo di studio che consente ai computer di interpretare e comprendere le informazioni visive del mondo reale.
C) Lo studio del funzionamento della visione umana.
D) L'uso di schermi di computer per visualizzare immagini.
  • 2. Qual è lo scopo della pre-elaborazione delle immagini nella Computer Vision?
A) Distorsione casuale delle immagini.
B) Miglioramento della qualità dell'immagine e riduzione del rumore per una migliore analisi.
C) Sfocatura delle immagini per effetto artistico.
D) Modifica delle dimensioni dell'immagine.
  • 3. Cosa si intende con il termine "segmentazione delle immagini"?
A) Creare un'immagine speculare dell'originale.
B) Rimozione dei colori da un'immagine.
C) Combinazione di più immagini in una sola.
D) Suddivisione di un'immagine in regioni o oggetti significativi per l'analisi.
  • 4. Quale metrica di valutazione viene comunemente utilizzata per i compiti di classificazione delle immagini?
A) Quadrato R
B) Errore quadratico medio
C) Punteggio F1
D) Precisione
  • 5. Quale tecnica può essere utilizzata per ridurre l'overfitting nei modelli di deep learning per il riconoscimento delle immagini?
A) Aggiunta di altri livelli alla rete
B) Utilizzo di lotti più piccoli
C) Aumentare il tasso di apprendimento
D) Regolarizzazione degli abbandoni
  • 6. Cosa si intende per "apprendimento di trasferimento" nel contesto dell'apprendimento profondo per il riconoscimento delle immagini?
A) Trasferimento di immagini tra dispositivi diversi.
B) Trasferimento dei pixel dell'immagine in una nuova immagine.
C) Trasferimento dei gradienti durante la retropropagazione.
D) Utilizzo di modelli pre-addestrati e messa a punto per un compito specifico.
  • 7. Qual è lo scopo di un "livello di pooling" in una rete neurale convoluzionale?
A) Introdurre la non linearità nella rete.
B) Riduzione delle dimensioni spaziali dell'input.
C) Normalizzazione dei valori di ingresso.
D) Aumento del numero di parametri.
  • 8. Quale funzione di attivazione è comunemente utilizzata nelle reti neurali convoluzionali?
A) Tanh
B) ReLU (Unità lineare rettificata)
C) Sigmoide
D) Lineare
  • 9. A cosa serve la "matrice di confusione" nella valutazione dei modelli di classificazione delle immagini?
A) Conversione delle immagini in scala di grigi.
B) Sfocatura delle immagini per la protezione della privacy.
C) Riassumere le prestazioni di un modello di classificazione utilizzando i valori di vero positivo, falso positivo, vero negativo e falso negativo.
D) Creazione di immagini composite.
  • 10. Quale tecnica è comunemente utilizzata per l'estrazione delle caratteristiche delle immagini?
A) Reti neurali convoluzionali (CNN)
B) Vicini più vicini (K-Nearest Neighbors, KNN)
C) Analisi delle componenti principali (PCA)
D) Macchine vettoriali di supporto (SVM)
  • 11. Qual è lo scopo dell'omografia nella Computer Vision?
A) Sfumatura dei confini dell'immagine.
B) Rilevamento dei bordi degli oggetti.
C) Normalizzazione degli istogrammi delle immagini.
D) Mappatura di un'immagine su un altro piano immagine.
  • 12. Quale tecnica viene utilizzata per identificare e localizzare gli oggetti all'interno di un'immagine?
A) Rilevamento degli oggetti
B) Segmentazione dell'immagine
C) Estrazione delle caratteristiche
D) Classificazione delle immagini
  • 13. Quale funzione di attivazione viene comunemente utilizzata nello strato di uscita di una CNN per la classificazione multiclasse?
A) ReLU
B) Sigmoide
C) Softmax
D) Tanh
  • 14. Cosa significa CNN?
A) Rete neurale controllata
B) Rete di neuroni complessa
C) Rete neurale convoluzionale
D) Rete neuronale computerizzata
  • 15. Quale metodo può essere utilizzato per calcolare il flusso ottico nell'elaborazione video?
A) Trasformata di Fourier
B) Metodo Lucas-Kanade
C) Sfocatura gaussiana
D) Equalizzazione dell'istogramma
  • 16. Quale strato di una CNN è responsabile della riduzione delle dimensioni spaziali?
A) Strato di attivazione
B) Strato convoluzionale
C) Strato completamente connesso
D) Strato di pooling
  • 17. Qual è un esempio di dataset popolare comunemente utilizzato per compiti di riconoscimento di immagini?
A) Set di dati meteo
B) Set di dati di testi di canzoni
C) ImageNet
D) Set di dati spam
  • 18. Quale tecnica può essere utilizzata per mettere a punto un modello CNN pre-addestrato per un nuovo compito?
A) Apprendimento per trasferimento
B) Riduzione della dimensionalità PCA
C) Ritaglio di immagini
D) Iniezione di rumore
  • 19. Quale modello CNN pre-addestrato viene comunemente utilizzato per vari compiti di riconoscimento delle immagini?
A) VGGNet
B) InceptionNet
C) AlexNet
D) ResNet (Rete residua)
  • 20. Che cosa significa il termine "SIFT" nel contesto del riconoscimento delle immagini?
A) Trasformazione della caratteristica invariante in scala
B) Segmentazione di caratteristiche e texture delle immagini
C) Tracciamento del volto semi-integrato
D) Tecnica di filtraggio selettivo delle immagini
  • 21. Che cos'è la "segmentazione dell'istanza" nel contesto del rilevamento degli oggetti?
A) Attenuazione delle intensità dei pixel.
B) Applicazione di filtri di colore alle immagini.
C) Conversione di immagini in bianco e nero.
D) Identificare e delineare i singoli oggetti all'interno di una scena.
  • 22. Quale funzione di perdita è comunemente utilizzata nei compiti di classificazione delle immagini?
A) Perdita L1
B) Perdita di entropia incrociata
C) Perdita di entropia incrociata binaria
D) Errore quadratico medio
  • 23. Quale tecnica viene utilizzata per il denoising delle immagini nella Computer Vision?
A) Aumento della risoluzione delle immagini
B) Rotazione delle immagini
C) Aggiunta di rumore alle immagini
D) Denoising dei mezzi non locali
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