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