Тесты СинергияАртём Хелп
Артём Help онлайнНаписать Артёму
Бесплатно оценим сроки и стоимостьОтправить задание в Telegram
Все тесты предмета

Ответы на тесты Анализ изображений и видео с помощью методов искусственного интеллекта.фит_БАК

Вопросы и варианты доступны бесплатно. 18 ответов доступны бесплатно — откройте их кнопкой ниже. Полный набор — в личном кабинете на 7 дней.

60 вопросов 1 тест в одном предмете Доступ 7 дней
Содержание предмета

Бесплатные ответы на тесты по предмету «Анализ изображений и видео с помощью методов искусственного интеллекта» — Синергия и МТИ

Вопрос 1Ответ открыт бесплатно

Что такое компьютерное зрение (Computer Vision) в контексте искусственного интеллекта?

  1. Область, изучающая аппаратное обеспечение для камер и датчиков.
  2. Технология, позволяющая компьютерам "видеть" и интерпретировать визуальную информацию.✓ Правильный ответ
  3. Раздел оптики, посвященный цифровой обработке световых волн.
  4. Метод сжатия видео для уменьшения размера файлов.
✓ Правильный ответ

Технология, позволяющая компьютерам "видеть" и интерпретировать визуальную информацию.

Вопрос 2

Что из перечисленного НЕ является основной задачей компьютерного зрения?

  1. Классификация изображений.
  2. Обнаружение объектов.
  3. Сегментация изображений.
  4. Компиляция исходного кода.
Вопрос 3

Что такое пиксель?

  1. Физический объектив камеры.
  2. Наименьший логический элемент цифрового изображения.
  3. Единица измерения разрешения экрана.
  4. Алгоритм для увеличения резкости.
Вопрос 4

Какое цветовое пространство является аддитивной моделью и широко используется в дисплеях?

  1. CMYK
  2. RGB
  3. HSV
  4. Grayscale
Вопрос 5

Какова основная цель операции "Нормализация" при предобработке изображений для глубокого обучения?

  1. Увеличение разрешения изображения.
  2. Приведение значений пикселей к стандартному диапазону (например, [0, 1]) для стабилизации обучения.
  3. Изменение цветового пространства изображения.
  4. Удаление всех цветов из изображения.
Вопрос 6Ответ открыт бесплатно

Какая операция предобработки используется для сглаживания изображения и подавления шума?

  1. Нормализация.
  2. Изменение размера (Resizing).
  3. Размытие по Гауссу (Gaussian Blur).✓ Правильный ответ
  4. Перевод в оттенки серого (Grayscale).
✓ Правильный ответ

Размытие по Гауссу (Gaussian Blur).

Вопрос 7

Для чего в компьютерном зрении используется операция "перевод в оттенки серого" (Grayscale Conversion)?

  1. Для увеличения детализации изображения.
  2. Для уменьшения объема данных, если цвет не является важным признаком.
  3. Для обязательного первого шага перед подачей в любую нейронную сеть.
  4. Для исправления баланса белого.
Вопрос 8

Что такое "пропасть семантики" (Semantic Gap) в компьютерном зрении?

  1. Разрыв между качеством разных камер.
  2. Разница между низкоуровневым представлением изображения (матрица пикселей) и его высокоуровневым смыслом для человека.
  3. Проблема несовместимости форматов файлов.
  4. Задержка при обработке видео в реальном времени.
Вопрос 9

Какое из этих утверждений лучше всего описывает представление цветного изображения в памяти компьютера?

  1. Это двумерный массив (матриц целых чисел.
  2. Это трехмерный массив (тензор) с размерами (высота, ширина, цветовые каналы).
  3. Это одномерный массив, содержащий шестнадцатеричные коды цветов.
  4. Это граф, узлы которого представляют пиксели.
Вопрос 10Ответ открыт бесплатно

Что из перечисленного является примером области применения компьютерного зрения в медицине?

  1. Сжатие медицинских видеозаписей.
  2. Автоматический анализ рентгеновских снимков и МРТ.✓ Правильный ответ
  3. Создание 3D-моделей зданий.
  4. Распознавание жестов в игровых консолях.
✓ Правильный ответ

Автоматический анализ рентгеновских снимков и МРТ.

Вопрос 11

Какова основная цель этапа предобработки данных в пайплайне анализа изображений?

  1. Увеличить размер набора данных.
  2. Улучшить качество изображений и привести их к единому стандарту для повышения эффективности алгоритмов
  3. Нарисовать bounding boxes вокруг объектов.
  4. Обучить нейронную сеть.
Вопрос 12

Какое утверждение о разрешении изображения является верным?

  1. Разрешение определяет цветовую насыщенность изображения.
  2. Разрешение измеряется в битах на пиксель (bpp).
  3. Разрешение — это физический размер изображения в дюймах.
  4. Разрешение — это количество пикселей по ширине и высоте изображения.
Вопрос 13Ответ открыт бесплатно

Что такое "глубина цвета" (Color Depth)?

  1. Физическая глубина матрицы камеры.
  2. Количество бит, используемых для представления цвета одного пикселя.✓ Правильный ответ
  3. Расстояние от камеры до объекта.
  4. Количество цветовых каналов в изображении.
✓ Правильный ответ

Количество бит, используемых для представления цвета одного пикселя.

Вопрос 14

Какая из перечисленных операций НЕ относится к базовой предобработке изображений?

  1. Изменение размера (Resizing).
  2. Обучение сверточной нейронной сети.
  3. Нормализация пикселей.
  4. Фильтрация шума.
Вопрос 15

Какое событие принято считать переломным моментом в современном компьютерном зрении?

  1. Изобретение цифровой камеры.
  2. Победа сверточной нейронной сети AlexNet в конкурсе ImageNet в 2012 году.
  3. Создание формата JPEG.
  4. Разработка библиотеки OpenCV.
Вопрос 16Ответ открыт бесплатно

Что такое OpenCV?

  1. Операционная система для роботов с компьютерным зрением.
  2. Открытая библиотека компьютерного зрения, содержащая множество алгоритмов для обработки изображений и видео.✓ Правильный ответ
  3. Протокол для передачи видео по сети.
  4. Язык программирования для анализа данных.
✓ Правильный ответ

Открытая библиотека компьютерного зрения, содержащая множество алгоритмов для обработки изображений и видео.

Вопрос 17

Для чего в компьютерном зрении используется облачная среда Google Colab?

  1. Исключительно для хранения больших datasets.
  2. Для бесплатного получения доступа к GPU и выполнения кода на Python в браузере.
  3. Только для проведения онлайн-лекций.
  4. Для создания мобильных приложений.
Вопрос 18

Что из себя представляет черно-белое изображение в цифровой форме?

  1. Трехмерный тензор.
  2. Двумерную матрицу, где каждый элемент представляет интенсивность яркости.
  3. Одномерный массив координат.
  4. График функции.
Вопрос 19

Какая операция предобработки критически важна перед подачей данных в сверточную нейронную сеть?

  1. Рисование bounding boxes.
  2. Нормализация значений пикселей.
  3. Увеличение контрастности до максимума.
  4. Обрезка изображения до квадратной формы.
Вопрос 20Ответ открыт бесплатно

Какова основная цель компьютерного зрения?

  1. Заменить человеческое зрение.
  2. Преодолеть "пропасть семантики" и научить компьютеры извлекать смысл из визуальных данных.✓ Правильный ответ
  3. Создавать реалистичные изображения с помощью ИИ.
  4. Разрабатывать более качественные дисплеи.
✓ Правильный ответ

Преодолеть "пропасть семантики" и научить компьютеры извлекать смысл из визуальных данных.

Вопрос 21

Какова основная цель использования классических методов компьютерного зрения, таких как детекторы признаков?

  1. Генерация новых изображений.
  2. Нахождение характерных, устойчивых особенностей изображения (углов, крае.
  3. Классификация изображений с помощью глубоких нейронных сетей.
  4. Сжатие видеофайлов.
Вопрос 22

Какой алгоритм является классическим и многоступенчатым детектором границ, использующим подавление не-максимумов и двойную пороговую фильтрацию?

  1. Оператор Собеля.
  2. Детектор Канни.
  3. Оператор Лапласиана.
  4. Детектор Харриса.
Вопрос 23Ответ открыт бесплатно

Какой метод НЕ является классическим детектором ключевых точек?

  1. SIFT (Scale-Invariant Feature Transform).
  2. ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF).
  3. YOLO (You Only Look Once).✓ Правильный ответ
  4. FAST (Features from Accelerated Segment Test).
✓ Правильный ответ

YOLO (You Only Look Once).

Вопрос 24

В чем заключается основное преимущество детектора углов Харриса?

  1. Он позволяет находить границы объектов.
  2. Он обнаруживает области изображения, которые остаются неизменными при небольших смещениях окна в любом направлении.
  3. Он используется для классификации изображений.
  4. Он применяется для сегментации изображений.
Вопрос 25

Что такое "дескриптор" ключевой точки?

  1. Алгоритм для ее обнаружения.
  2. Математическое описание области вокруг ключевой точки, позволяющее ее сравнивать.
  3. Процесс фильтрации ложных срабатываний.
  4. Метод для визуализации ключевых точек на изображении.
Вопрос 26Ответ открыт бесплатно

Какой из перечисленных дескрипторов является патентосвободным и был разработан как эффективная альтернатива SIFT?

  1. SURF.
  2. HOG.
  3. ORB.✓ Правильный ответ
  4. BRIEF.
✓ Правильный ответ

ORB.

Вопрос 27

Какова основная идея метода "Мешок визуальных слов" (Bag of Visual Words)?

  1. Описание изображения с помощью нейросетевого эмбеддинга.
  2. Создание словаря "визуальных слов" (кластеров дескрипторо и описание изображения гистограммой их встречаемости.
  3. Сегментация изображения на семантические области.
  4. Нахождение геометрических соотношений между ключевыми точками.
Вопрос 28

Какой классический метод используется для сопоставления ключевых точек на двух изображениях?

  1. K-ближайших соседей (K-Nearest Neighbors) для дескрипторов.
  2. Кластеризация K-средних (K-Means).
  3. Матрица свертки.
  4. Оператор градиента.
Вопрос 29

Какой из этих детекторов работает, проверяя интенсивность пикселей на окружности вокруг точки-кандидата, что делает его очень быстрым?

  1. Детектор Харриса.
  2. FAST.
  3. SIFT.
  4. DoG (Difference of Gaussians
Вопрос 30Ответ открыт бесплатно

Для чего в конвейере "Мешок визуальных слов" используется алгоритм кластеризации K-средних?

  1. Для обнаружения ключевых точек.
  2. Для описания областей вокруг ключевых точек.
  3. Для создания словаря визуальных слов (нахождения центроидов кластеров дескрипторо.✓ Правильный ответ
  4. Для классификации гистограмм.
✓ Правильный ответ

Для создания словаря визуальных слов (нахождения центроидов кластеров дескрипторо.

Вопрос 31

Какой из следующих методов НЕ используется для обнаружения границ?

  1. Оператор Собеля.
  2. Оператор Лапласиана.
  3. Детектор Канни.
  4. Детектор Харриса.
Вопрос 32

Что из перечисленного является ключевым свойством детектора и дескриптора SIFT?

  1. Инвариантность к масштабу и повороту.
  2. Высокая скорость работы, превосходящая все другие методы.
  3. Работа исключительно с бинарными изображениями.
  4. Зависимость от цветовой модели изображения.
Вопрос 33Ответ открыт бесплатно

Какой классификатор часто используется на последнем этапе конвейера "Мешок визуальных слов" для категоризации изображений?

  1. Метод опорных векторов (SVM).✓ Правильный ответ
  2. Сверточная нейронная сеть (CNN).
  3. Линейная регрессия.
  4. Детектор Канни.
✓ Правильный ответ

Метод опорных векторов (SVM).

Вопрос 34

Какая из перечисленных операций используется для улучшения результатов сопоставления ключевых точек путем отсева ложных совпадений?

  1. Нормализация гистограммы.
  2. Проверка геометрической согласованности (например, с помощью RANSAC).
  3. Применение фильтра Гаусса.
  4. Морфологическое закрытие
Вопрос 35

Что вычисляет оператор Собеля?

  1. Лапласиан изображения.
  2. Аппроксимацию частной производной (градиент изображения по осям X и Y.
  3. Интеграл интенсивности по области.
  4. Корреляцию между двумя изображениями.
Вопрос 36Ответ открыт бесплатно

Какой метод используется для визуализации ключевых точек, найденных такими алгоритмами, как SIFT или ORB, на изображении?

  1. Построение гистограммы направленных градиентов (HOG).
  2. Отрисовка кругов или других маркеров в местах их расположения.✓ Правильный ответ
  3. Применение цветовой карты тепла (heatmap).
  4. Построение контурной карты.
✓ Правильный ответ

Отрисовка кругов или других маркеров в местах их расположения.

Вопрос 37

Какова основная цель использования пирамиды изображений (image pyramid) в таких алгоритмах, как SIFT?

  1. Увеличение разрешения изображения.
  2. Сжатие изображения.
  3. Обеспечение инвариантности к изменению масштаба.
  4. Удаление шума.
Вопрос 38

Какой из этих методов описывает область вокруг ключевой точки с помощью бинарных строк, что делает сравнение очень быстрым?

  1. SIFT.
  2. SURF.
  3. HOG.
  4. BRIEF (и ORB на его основе
Вопрос 39

Что является основным недостатком метода "Мешок визуальных слов" по сравнению с современными подходами на основе глубокого обучения?

  1. Он не может использоваться для классификации изображений.
  2. Он не использует ключевые точки
  3. Он не учитывает пространственное расположение признаков (их геометрию).
  4. Он требует для работы мощные графические ускорители (GPU).
Вопрос 40Ответ открыт бесплатно

Какой алгоритм используется для поиска ключевых точек в детекторе SIFT?

  1. Поиск локальных экстремумов в пирамиде разностей гауссианов (DoG).✓ Правильный ответ
  2. Анализ отклика фильтра Хаара.
  3. Поиск пересечения линий градиента.
  4. Пороговая обработка интенсивности пикселей.
✓ Правильный ответ

Поиск локальных экстремумов в пирамиде разностей гауссианов (DoG).

Вопрос 41

Что является основной причиной революционного прорыва глубокого обучения в компьютерном зрении после 2012 года?

  1. Создание новых математических теорий обработки сигналов
  2. Появление больших размеченных датасетов, мощных GPU и эффективных алгоритмов
  3. Разработка новых форматов хранения изображений
  4. Улучшение качества цифровых камер
Вопрос 42

Какой из перечисленных элементов НЕ является компонентом искусственного нейрона?

  1. Функция активации
  2. Смещение (bias)
  3. Весовые коэффициенты
  4. Пулинговый слой
Вопрос 43Ответ открыт бесплатно

Какая функция активации наиболее широко используется в скрытых слоях сверточных нейронных сетей благодаря простоте и эффективности?

  1. Sigmoid
  2. Tanh
  3. ReLU (Rectified Linear Unit)✓ Правильный ответ
  4. Softmax
✓ Правильный ответ

ReLU (Rectified Linear Unit)

Вопрос 44

Какова основная функция сверточного слоя в CNN?

  1. Уменьшение размерности feature maps
  2. Извлечение признаков с помощью скользящих фильтров
  3. Классификация изображений
  4. Нормализация входных данных
Вопрос 45

Для чего используется пулинговый слой (pooling layer) в архитектуре CNN?

  1. Для увеличения количества параметров модели
  2. Для уменьшения размерности feature maps и повышения инвариантности к малым смещениям
  3. Для добавления нелинейности в модель
  4. Для инициализации весов сети
Вопрос 46Ответ открыт бесплатно

Какая функция активации используется на выходном слое CNN для задачи многоклассовой классификации?

  1. ReLU
  2. Sigmoid
  3. Tanh
  4. Softmax✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

Softmax

Вопрос 47

Что такое функция потерь (loss function) в контексте обучения нейронных сетей?

  1. Функция для измерения производительности процессора
  2. Метрика, оценивающая, насколько предсказания модели отличаются от истинных значений
  3. Алгоритм для визуализации весов сети
  4. Метод регуляризации модели
Вопрос 48

Какой алгоритм лежит в основе обучения глубоких нейронных сетей и позволяет вычислять градиенты по всем весам сети?

  1. Метод наименьших квадратов
  2. Обратное распространение ошибки (backpropagation)
  3. K-ближайших соседей
  4. Метод главных компонент
Вопрос 49

Что из перечисленного НЕ является типичным компонентом архитектуры сверточной нейронной сети?

  1. Сверточные слои
  2. Пулинговые слои
  3. Полносвязные слои
  4. Детектор границ Канни
Вопрос 50Ответ открыт бесплатно

Какая из перечисленных архитектур CNN стала прорывом и выиграла конкурс ImageNet в 2012 году?

  1. VGG
  2. ResNet
  3. AlexNet✓ Правильный ответ
  4. LeNet
✓ Правильный ответ

AlexNet

Вопрос 51

Что такое learning rate (скорость обучения) в контексте оптимизации нейронных сетей?

  1. Количество примеров в одном пакете обучения
  2. Параметр, определяющий размер шага при обновлении весов
  3. Количество эпох обучения
  4. Процент правильно классифицированных изображений
Вопрос 52

Какой из перечисленных оптимизаторов является адаптивным и часто используется для обучения CNN?

  1. Stochastic Gradient Descent (SGD)
  2. Adam
  3. K-means
  4. Support Vector Machine (SVM)
Вопрос 53Ответ открыт бесплатно

Что представляет собой тензор на входе сверточной нейронной сети для цветного изображения?

  1. Одномерный вектор значений пикселей
  2. Двумерную матрицу яркостей
  3. Трехмерный массив (высота × ширина × цветовые каналы)✓ Правильный ответ
  4. Четырехмерный массив времени
✓ Правильный ответ

Трехмерный массив (высота × ширина × цветовые каналы)

Вопрос 54

Какой метод помогает бороться с переобучением (overfitting) в нейронных сетях?

  1. Увеличение learning rate
  2. Добавление слоев
  3. Использование Dropout слоев
  4. Увеличение количества параметров
Вопрос 55

Что такое эпоха (epoch) в процессе обучения нейронной сети?

  1. Одна итерация обновления весов
  2. Обработка одного пакета данных (batch)
  3. Полный проход по всему тренировочному набору данных
  4. Процесс тестирования модели
Вопрос 56Ответ открыт бесплатно

Какая операция выполняется на полносвязном слое (fully connected layer) в CNN?

  1. Свертка с скользящим окном
  2. Уменьшение размерности max pooling'ом
  3. Каждый нейрон соединен со всеми нейронами предыдущего слоя✓ Правильный ответ
  4. Применение функции активации ReLU
✓ Правильный ответ

Каждый нейрон соединен со всеми нейронами предыдущего слоя

Вопрос 57

Что такое "пакетное обучение" (batch training) нейронных сетей?

  1. Обучение на одном примере за раз
  2. Обучение на всех данных одновременно
  3. Обучение на подмножестве данных перед обновлением весов
  4. Обучение без учителя
Вопрос 58

Какой параметр CNN определяет, на сколько пикселей смещается фильтр при свертке?

  1. Размер фильтра (kernel size)
  2. Шаг (stride)
  3. Дополнение (padding)
  4. Количество фильтров
Вопрос 59

Что из перечисленного является преимуществом использования сверточных слоев по сравнению с полносвязными слоями для обработки изображений?

  1. Большее количество параметров
  2. Независимость от пространственной структуры данных
  3. Учет пространственных локальных зависимостей и разделение параметров
  4. Более простая реализация
Вопрос 60Ответ открыт бесплатно

Какой метод предобработки данных обычно применяется к изображениям перед подачей в CNN?

  1. Увеличение разрешения изображений
  2. Нормализация значений пикселей✓ Правильный ответ
  3. Преобразование в черно-белый формат
  4. Применение детектора границ
✓ Правильный ответ

Нормализация значений пикселей

О материалах и доступе

Что входит в набор «Анализ изображений и видео с помощью методов искусственного интеллекта.фит_БАК»?

60 вопросов с вариантами из опубликованных тестов (1). Сверьте формулировки и варианты с вашим заданием перед покупкой: разные программы могут содержать разные вопросы.

Какие ответы можно посмотреть бесплатно?

Нажмите «Показать ответы бесплатно»: после завершения индикатора откроется бесплатная часть ответов. Бесплатные ответы отмечены зелёным. При нескольких правильных вариантах отмечены все варианты из ключа ответа. Остальные ответы доступны после покупки.

Как получить полный доступ?

Стоимость — 2 499 ₽. Войдите в личный кабинет и оплатите выбранный предмет. Доступ действует 7 дней; подписки и автоматических списаний нет.

Что делать, если обнаружена ошибка?

Напишите нам и пришлите номер заказа, формулировку вопроса и подтверждение ошибки. Гарантия: 1 ошибка — вернём деньги.

Связаться с АртемХелп · Условия покупки · Политика конфиденциальности