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