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

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

A) Розмиття зображень для художнього ефекту.
B) Зміна розмірів зображення.
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) Видалення кольорів із зображення.
C) Створення дзеркального відображення оригіналу.
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) Точність
C) Оцінка F1
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) Підвищення швидкості навчання
C) Регулювання відсіву
D) Використання менших партій

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 пікселів зображення на нове зображення.
C) Перенесення градієнтів під час зворотного розмноження.
D) Передача зображень між різними пристроями.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

14. Що означає CNN?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

21. Який метод найчастіше використовується для виділення особливостей зображення?

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

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

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

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

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

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