ThatQuiz
|
Бібліотека тестів
|
Виконайте цей тест зараз
Комп'ютерний зір і розпізнавання зображень - вікторина
  • 1. Комп'ютерний зір - це міждисциплінарна галузь, яка дозволяє комп'ютерам інтерпретувати та розуміти візуальний світ за допомогою цифрових зображень або відео. Він передбачає розробку алгоритмів і методів для вилучення значущої інформації з візуальних даних, імітуючи можливості людської зорової системи. Розпізнавання зображень, підрозділ комп'ютерного зору, зосереджується на ідентифікації та категоризації об'єктів, сцен або шаблонів на зображеннях чи відео. Завдяки використанню глибокого навчання, нейронних мереж і машинного навчання, комп'ютерний зір і розпізнавання зображень знаходять застосування в різних сферах, включаючи охорону здоров'я, автономні транспортні засоби, спостереження, доповнену реальність і багато іншого.

    Що таке комп'ютерний зір?
A) Використання комп'ютерних екранів для відображення зображень.
B) Процес фільтрації та покращення візуальних образів.
C) Вивчення того, як працює людський зір.
D) Галузь знань, яка дозволяє комп'ютерам інтерпретувати та розуміти візуальну інформацію з реального світу.
  • 2. Для чого потрібна попередня обробка зображень у комп'ютерному зорі?
A) Зміна розмірів зображення.
B) Розмиття зображень для художнього ефекту.
C) Випадкове спотворення зображень.
D) Підвищення якості зображення та зменшення шуму для кращого аналізу.
  • 3. Що мається на увазі під терміном "Сегментація зображення"?
A) Поєднання кількох зображень в одне.
B) Створення дзеркального відображення оригіналу.
C) Видалення кольорів із зображення.
D) Поділ зображення на значущі області або об'єкти для аналізу.
  • 4. Яка метрика оцінки зазвичай використовується для задач класифікації зображень?
A) R-квадрат
B) Середня квадратична похибка
C) Точність
D) Оцінка F1
  • 5. Який метод можна використати для зменшення перенавчання в моделях глибокого навчання для розпізнавання зображень?
A) Підвищення швидкості навчання
B) Регулювання відсіву
C) Використання менших партій
D) Додавання нових рівнів до мережі
  • 6. Що означає "трансферне навчання" в контексті глибокого навчання для розпізнавання зображень?
A) Використання попередньо навчених моделей і тонке налаштування під конкретне завдання.
B) Перенесення градієнтів під час зворотного розмноження.
C) Перенесення пікселів зображення на нове зображення.
D) Передача зображень між різними пристроями.
  • 7. Для чого потрібен "шар об'єднання" в згортковій нейронній мережі?
A) Зменшення просторових розмірів входу.
B) Збільшення кількості параметрів.
C) Нормалізація вхідних значень.
D) Внесення нелінійності в мережу.
  • 8. Яка функція активації зазвичай використовується в згорткових нейронних мережах?
A) ReLU (випрямлений лінійний блок)
B) Сигмоїд.
C) Лінійний
D) Тань.
  • 9. Що таке "матриця плутанини", яка використовується для оцінки моделей класифікації зображень?
A) Створення композитних зображень.
B) Підсумовування результатів роботи моделі класифікації з використанням істинних позитивних, хибнопозитивних, істинних негативних та хибнонегативних значень.
C) Розмиття зображень для захисту приватності.
D) Перетворення зображень у відтінки сірого.
  • 10. Який приклад популярного набору даних, що зазвичай використовується для задач розпізнавання зображень?
A) Набір даних про спам
B) Набір даних текстів пісень
C) Набір погодних даних
D) ImageNet
  • 11. Яка функція активації зазвичай використовується у вихідному шарі ШНМ для багатокласової класифікації?
A) Сигмоїд.
B) Софтмакс
C) ReLU
D) Тань.
  • 12. Яка методика використовується для згладжування зображень у комп'ютерному зорі?
A) Обертові зображення
B) Збільшення роздільної здатності зображення
C) Нелокальний означає знебарвлення
D) Додавання шуму до зображень
  • 13. Що таке "сегментація екземплярів" у контексті виявлення об'єктів?
A) Ідентифікація та розмежування окремих об'єктів на сцені.
B) Згладжування інтенсивності пікселів.
C) Перетворення зображень у чорно-білі.
D) Застосування кольорових фільтрів до зображень.
  • 14. Який шар в CNN відповідає за зменшення просторових розмірів?
A) Згортковий шар
B) Активаційний шар
C) Шар об'єднання
D) Повністю з'єднаний шар
  • 15. Що означає CNN?
A) Керована нейронна мережа
B) Згорткова нейронна мережа
C) Комп'ютеризована нейронна мережа
D) Складна нейронна мережа
  • 16. Яка попередньо навчена модель CNN найчастіше використовується для різних задач розпізнавання зображень?
A) ResNet (Залишкова мережа)
B) VGGNet
C) InceptionNet
D) AlexNet
  • 17. Який метод можна використовувати для обчислення оптичного потоку при обробці відео?
A) Перетворення Фур'є
B) Вирівнювання гістограми
C) Гаусове розмиття
D) Метод Лукаса-Канаде
  • 18. Яку техніку можна використати для тонкого налаштування попередньо навченої моделі CNN для нового завдання?
A) Обрізання зображень
B) Зменшення розмірності PCA
C) Трансферне навчання
D) Інжекція шуму
  • 19. Яка функція втрат зазвичай використовується в задачах класифікації зображень?
A) L1 Втрата
B) Втрати перехресної ентропії
C) Бінарні втрати перехресної ентропії
D) Середня квадратична похибка
  • 20. Яка техніка використовується для ідентифікації та визначення місцезнаходження об'єктів на зображенні?
A) Сегментація зображень
B) Виявлення об'єктів
C) Класифікація зображень
D) Виділення особливостей
  • 21. Що означає термін "SIFT" в контексті розпізнавання зображень?
A) Сегментація об'єктів і текстур зображення
B) Техніка вибіркової фільтрації зображень
C) Масштабно-інваріантне перетворення ознак
D) Напівінтегроване відстеження обличчя
  • 22. Для чого потрібна гомографія в комп'ютерному зорі?
A) Розмивання меж зображення.
B) Накладання одного зображення на іншу площину.
C) Виявлення країв об'єктів.
D) Нормалізація гістограм зображень.
  • 23. Який метод найчастіше використовується для виділення особливостей зображення?
A) Згорткові нейронні мережі (CNN)
B) Аналіз головних компонент (PCA)
C) Машини опорних векторів (SVM)
D) K-Найближчі сусіди (KNN)
Створено з That Quiz — сайт для створення тестів і оцінювання з математики та інших предметів.