Комп'ютерний зір і розпізнавання зображень

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) Галузь знань, яка дозволяє комп'ютерам інтерпретувати та розуміти візуальну інформацію з реального світу.
C) Процес фільтрації та покращення візуальних образів.
D) Вивчення того, як працює людський зір.

2. Для чого потрібна попередня обробка зображень у комп'ютерному зорі?

A) Розмиття зображень для художнього ефекту.
B) Випадкове спотворення зображень.
C) Зміна розмірів зображення.
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) Точність
B) R-квадрат
C) Оцінка F1
D) Середня квадратична похибка

5. Який метод можна використати для зменшення перенавчання в моделях глибокого навчання для розпізнавання зображень?

A) Використання менших партій
B) Підвищення швидкості навчання
C) Регулювання відсіву
D) Додавання нових рівнів до мережі

6. Що означає "трансферне навчання" в контексті глибокого навчання для розпізнавання зображень?

A) Перенесення пікселів зображення на нове зображення.
B) Передача зображень між різними пристроями.
C) Перенесення градієнтів під час зворотного розмноження.
D) Використання попередньо навчених моделей і тонке налаштування під конкретне завдання.

7. Для чого потрібен "шар об'єднання" в згортковій нейронній мережі?

A) Зменшення просторових розмірів входу.
B) Збільшення кількості параметрів.
C) Внесення нелінійності в мережу.
D) Нормалізація вхідних значень.

8. Яка функція активації зазвичай використовується в згорткових нейронних мережах?

A) Тань.
B) Сигмоїд.
C) ReLU (випрямлений лінійний блок)
D) Лінійний

9. Що таке "матриця плутанини", яка використовується для оцінки моделей класифікації зображень?

A) Розмиття зображень для захисту приватності.
B) Перетворення зображень у відтінки сірого.
C) Підсумовування результатів роботи моделі класифікації з використанням істинних позитивних, хибнопозитивних, істинних негативних та хибнонегативних значень.
D) Створення композитних зображень.

10. Який приклад популярного набору даних, що зазвичай використовується для задач розпізнавання зображень?

A) Набір погодних даних
B) ImageNet
C) Набір даних текстів пісень
D) Набір даних про спам

11. Яка функція активації зазвичай використовується у вихідному шарі ШНМ для багатокласової класифікації?

A) Софтмакс
B) Тань.
C) Сигмоїд.
D) ReLU

12. Яка методика використовується для згладжування зображень у комп'ютерному зорі?

A) Нелокальний означає знебарвлення
B) Додавання шуму до зображень
C) Обертові зображення
D) Збільшення роздільної здатності зображення

13. Що таке "сегментація екземплярів" у контексті виявлення об'єктів?

A) Перетворення зображень у чорно-білі.
B) Ідентифікація та розмежування окремих об'єктів на сцені.
C) Застосування кольорових фільтрів до зображень.
D) Згладжування інтенсивності пікселів.

14. Який шар в CNN відповідає за зменшення просторових розмірів?

A) Активаційний шар
B) Згортковий шар
C) Повністю з'єднаний шар
D) Шар об'єднання

15. Що означає CNN?

A) Керована нейронна мережа
B) Комп'ютеризована нейронна мережа
C) Згорткова нейронна мережа
D) Складна нейронна мережа

16. Яка попередньо навчена модель CNN найчастіше використовується для різних задач розпізнавання зображень?

A) InceptionNet
B) ResNet (Залишкова мережа)
C) AlexNet
D) VGGNet

17. Який метод можна використовувати для обчислення оптичного потоку при обробці відео?

A) Гаусове розмиття
B) Перетворення Фур'є
C) Метод Лукаса-Канаде
D) Вирівнювання гістограми

18. Яку техніку можна використати для тонкого налаштування попередньо навченої моделі CNN для нового завдання?

A) Обрізання зображень
B) Трансферне навчання
C) Зменшення розмірності PCA
D) Інжекція шуму

19. Яка функція втрат зазвичай використовується в задачах класифікації зображень?

A) Бінарні втрати перехресної ентропії
B) L1 Втрата
C) Втрати перехресної ентропії
D) Середня квадратична похибка

20. Яка техніка використовується для ідентифікації та визначення місцезнаходження об'єктів на зображенні?

A) Виділення особливостей
B) Виявлення об'єктів
C) Класифікація зображень
D) Сегментація зображень

21. Що означає термін "SIFT" в контексті розпізнавання зображень?

A) Сегментація об'єктів і текстур зображення
B) Напівінтегроване відстеження обличчя
C) Масштабно-інваріантне перетворення ознак
D) Техніка вибіркової фільтрації зображень

22. Для чого потрібна гомографія в комп'ютерному зорі?

A) Нормалізація гістограм зображень.
B) Виявлення країв об'єктів.
C) Накладання одного зображення на іншу площину.
D) Розмивання меж зображення.

23. Який метод найчастіше використовується для виділення особливостей зображення?

A) Згорткові нейронні мережі (CNN)
B) Аналіз головних компонент (PCA)
C) K-Найближчі сусіди (KNN)
D) Машини опорних векторів (SVM)

Створено з That Quiz — сайт для створення тестів і оцінювання з математики та інших предметів.