ThatQuiz
|
Knjižnica testov
|
Naredi ta test sedaj
Računalniški vid in prepoznavanje slik
  • 1. Računalniški vid je interdisciplinarno področje, ki računalnikom omogoča, da interpretirajo in razumejo vizualni svet iz digitalnih slik ali videoposnetkov. Vključuje razvoj algoritmov in tehnik za pridobivanje pomembnih informacij iz vizualnih podatkov, ki posnemajo zmožnosti človeškega vizualnega sistema. Prepoznavanje slik, podmnožica računalniškega vida, se osredotoča na prepoznavanje in kategoriziranje predmetov, prizorov ali vzorcev na slikah ali videoposnetkih. Z uporabo globokega učenja, nevronskih mrež in strojnega učenja se računalniški vid in prepoznavanje slik uporabljata na različnih področjih, vključno z zdravstvom, avtonomnimi vozili, nadzorom, razširjeno resničnostjo in drugimi.

    Kaj je računalniški vid?
A) Postopek filtriranja in izboljševanja vizualnih slik.
B) Področje študija, ki računalnikom omogoča interpretacijo in razumevanje vizualnih informacij iz resničnega sveta.
C) Študija delovanja človeškega vida.
D) Uporaba računalniških zaslonov za prikaz slik.
  • 2. Kakšen je namen predhodne obdelave slik v računalniškem vidu?
A) Naključno izkrivljanje slik.
B) Zameglitev slik za umetniški učinek.
C) Izboljšanje kakovosti slike in zmanjšanje šuma za boljšo analizo.
D) Spreminjanje dimenzij slike.
  • 3. Kaj pomeni izraz "segmentiranje slik"?
A) Ustvarjanje zrcalne slike izvirnika.
B) Odstranjevanje barv s slike.
C) Združevanje več slik v eno.
D) Razdelitev slike na smiselna območja ali predmete za analizo.
  • 4. Katera ocenjevalna metrika se običajno uporablja za naloge razvrščanja slik?
A) R-kvadrat
B) Rezultat F1
C) Srednja kvadratna napaka
D) Natančnost
  • 5. Katero tehniko lahko uporabite za zmanjšanje pretiranega prilagajanja v modelih globokega učenja za prepoznavanje slik?
A) Uravnavanje izpadov
B) Povečanje hitrosti učenja
C) Uporaba manjših serij
D) Dodajanje več plasti v omrežje
  • 6. Kaj pomeni "transferno učenje" v kontekstu globokega učenja za prepoznavanje slik?
A) Uporaba predhodno usposobljenih modelov in natančna prilagoditev za določeno nalogo.
B) Prenos slik med različnimi napravami.
C) Prenos slikovnih pik v novo sliko.
D) Prenos gradientov med povratnim razširjanjem.
  • 7. Kakšen je namen "združevalne plasti" v konvolucijski nevronski mreži?
A) Povečanje števila parametrov.
B) Uvedba nelinearnosti v omrežje.
C) Normaliziranje vhodnih vrednosti.
D) Zmanjšanje prostorskih razsežnosti vhodnih podatkov.
  • 8. Katera aktivacijska funkcija se običajno uporablja v konvolucijskih nevronskih mrežah?
A) Linearno
B) ReLU (rektificirana linearna enota)
C) Sigmoid
D) Tanh
  • 9. Za kaj se pri ocenjevanju modelov za razvrščanje slik uporablja "matrika zmede"?
A) Zameglitev slik za zaščito zasebnosti.
B) Ustvarjanje sestavljenih slik.
C) Povzetek uspešnosti klasifikacijskega modela z uporabo resnično pozitivnih, lažno pozitivnih, resnično negativnih in lažno negativnih vrednosti.
D) Pretvarjanje slik v sivino.
  • 10. Kateri je primer priljubljenega nabora podatkov, ki se pogosto uporablja za naloge prepoznavanja slik?
A) Nabor podatkov o vremenu
B) Nabor podatkov o neželeni pošti
C) Nabor podatkov o besedilih pesmi
D) ImageNet
  • 11. Katera tehnika se v računalniškem vidu uporablja za odstranjevanje slabosti slike?
A) Vrtenje slik
B) Povečanje ločljivosti slike
C) Dodajanje šuma v slike
D) Denoising z nelokalnimi sredstvi
  • 12. Katero metodo je mogoče uporabiti za izračun optičnega toka pri obdelavi videa?
A) Gaussova zameglitev
B) Izenačevanje histogramov
C) Fourierova transformacija
D) Lucas-Kanadejeva metoda
  • 13. Kaj pomeni kratica CNN?
A) Računalniško omrežje nevronov
B) Kompleksno omrežje nevronov
C) Konvolucijsko nevronsko omrežje
D) Nadzorovano nevronsko omrežje
  • 14. Kateri vnaprej usposobljeni model CNN se pogosto uporablja za različne naloge prepoznavanja slik?
A) AlexNet
B) ResNet (preostalo omrežje)
C) InceptionNet
D) VGGNet
  • 15. Katera plast v CNN je odgovorna za zmanjševanje prostorskih dimenzij?
A) Plast za združevanje
B) Konvolucijski sloj
C) Aktivacijska plast
D) Popolnoma povezana plast
  • 16. Katero tehniko je mogoče uporabiti za fino nastavitev predhodno usposobljenega modela CNN za novo nalogo?
A) Vbrizgavanje hrupa
B) Obrezovanje slik
C) Zmanjšanje dimenzionalnosti PCA
D) Prenos učenja
  • 17. Kakšen je namen homografije v računalniškem vidu?
A) Prikaz ene slike na drugo slikovno ravnino.
B) Zaznavanje robov predmetov.
C) Normaliziranje histogramov slik.
D) Zameglitev meja slike.
  • 18. Katera aktivacijska funkcija se običajno uporablja v izhodnem sloju CNN za razvrščanje več razredov?
A) Sigmoid
B) ReLU
C) Softmax
D) Tanh
  • 19. Kaj je "segmentacija primerov" v kontekstu zaznavanja predmetov?
A) Pretvarjanje slik v črno-belo.
B) prepoznavanje in razmejitev posameznih predmetov v prizoru.
C) Uporaba barvnih filtrov za slike.
D) glajenje intenzivnosti slikovnih pik.
  • 20. Katera tehnika se običajno uporablja za ekstrakcijo slikovnih značilnosti?
A) Podporni vektorski stroji (SVM)
B) Analiza glavnih komponent (PCA)
C) Konvolucijske nevronske mreže (CNN)
D) K-najbližji sosedje (KNN)
  • 21. Katera tehnika se uporablja za prepoznavanje in lociranje predmetov na sliki?
A) Segmentacija slik
B) Ekstrakcija funkcij
C) Klasifikacija slik
D) Zaznavanje predmetov
  • 22. Katera funkcija izgube se pogosto uporablja pri nalogah razvrščanja slik?
A) Izguba L1
B) Izguba navzkrižne entropije
C) Binarna izguba navzkrižne entropije
D) Srednja kvadratna napaka
  • 23. Kaj pomeni izraz "SIFT" v kontekstu prepoznavanja slik?
A) Delno integrirano sledenje obraza
B) Tehnika selektivnega filtriranja slik
C) Transformacija funkcij z nespremenljivo lestvico
D) Segmentacija značilnosti in tekstur slik
Ustvarjeno z That Quiz — kjer je utrjevanje matematike s testi vedno le en klik stran.