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Computer Vision und Bilderkennung - Quiz
  • 1. Computer Vision ist ein interdisziplinäres Gebiet, das es Computern ermöglicht, die visuelle Welt aus digitalen Bildern oder Videos zu interpretieren und zu verstehen. Es umfasst die Entwicklung von Algorithmen und Techniken zur Extraktion aussagekräftiger Informationen aus visuellen Daten und ahmt die Fähigkeiten des menschlichen Sehsystems nach. Die Bilderkennung, ein Teilbereich der Computer Vision, konzentriert sich auf die Identifizierung und Kategorisierung von Objekten, Szenen oder Mustern in Bildern oder Videos. Durch den Einsatz von Deep Learning, neuronalen Netzen und maschinellem Lernen finden Computer Vision und Bilderkennung in verschiedenen Bereichen Anwendung, z. B. im Gesundheitswesen, bei autonomen Fahrzeugen, in der Überwachung, in der erweiterten Realität und in vielen anderen Bereichen.

    Was ist Computer Vision?
A) Die Verwendung von Computerbildschirmen zur Anzeige von Bildern.
B) Die Untersuchung der Funktionsweise des menschlichen Sehens.
C) Das Fachgebiet, das es Computern ermöglicht, visuelle Informationen aus der realen Welt zu interpretieren und zu verstehen.
D) Der Prozess des Filterns und Verbesserns visueller Bilder.
  • 2. Wozu dient die Vorverarbeitung von Bildern in der Computer Vision?
A) Verbesserung der Bildqualität und Verringerung des Rauschens zur besseren Analyse.
B) Zufällig verzerrte Bilder.
C) Unscharfe Bilder für künstlerische Effekte.
D) Ändern der Bildabmessungen.
  • 3. Was versteht man unter dem Begriff "Bildsegmentierung"?
A) Unterteilung eines Bildes in aussagekräftige Regionen oder Objekte für die Analyse.
B) Erstellung eines Spiegelbilds des Originals.
C) Kombinieren mehrerer Bilder zu einem Bild.
D) Entfernen von Farben aus einem Bild.
  • 4. Welcher Bewertungsmaßstab wird üblicherweise für Bildklassifizierungsaufgaben verwendet?
A) R-Quadrat
B) Genauigkeit
C) F1 Ergebnis
D) Mittlerer quadratischer Fehler
  • 5. Welche Technik kann verwendet werden, um die Überanpassung in Deep-Learning-Modellen für die Bilderkennung zu reduzieren?
A) Regularisierung von Ausfällen
B) Erhöhung des Lerntempos
C) Verwendung kleinerer Chargengrößen
D) Hinzufügen weiterer Schichten zum Netz
  • 6. Was versteht man unter "Transfer Learning" im Zusammenhang mit Deep Learning für die Bilderkennung?
A) Übertragen von Bildern zwischen verschiedenen Geräten.
B) Übertragung von Gradienten während der Backpropagation.
C) Übertragen von Bildpunkten in ein neues Bild.
D) Verwendung vortrainierter Modelle und Feinabstimmung für eine bestimmte Aufgabe.
  • 7. Was ist der Zweck einer "Pooling-Schicht" in einem neuronalen Faltungsnetzwerk?
A) Erhöhung der Anzahl der Parameter.
B) Einführung der Nichtlinearität in das Netz.
C) Normalisierung der Eingabewerte.
D) Verringerung der räumlichen Dimensionen des Inputs.
  • 8. Welche Aktivierungsfunktion wird üblicherweise in faltigen neuronalen Netzen verwendet?
A) Sigmoid
B) ReLU (Rektifizierte Lineareinheit)
C) Linear
D) Tanh
  • 9. Wozu dient eine "Konfusionsmatrix" bei der Bewertung von Bildklassifizierungsmodellen?
A) Erstellen von zusammengesetzten Bildern.
B) Unscharfe Bilder zum Schutz der Privatsphäre.
C) Bilder in Graustufen umwandeln.
D) Zusammenfassung der Leistung eines Klassifizierungsmodells anhand der Werte für wahr positiv, falsch positiv, wahr negativ und falsch negativ.
  • 10. Welche Aktivierungsfunktion wird üblicherweise in der Ausgabeschicht eines CNN für die Klassifizierung in mehrere Klassen verwendet?
A) Softmax
B) Tanh
C) Sigmoid
D) ReLU
  • 11. Welche Verlustfunktion wird üblicherweise bei Bildklassifizierungsaufgaben verwendet?
A) Quer-Entropie-Verlust
B) L1 Verlust
C) Binärer Quer-Entropie-Verlust
D) Mittlerer quadratischer Fehler
  • 12. Wofür steht der Begriff "SIFT" im Zusammenhang mit der Bilderkennung?
A) Skaleninvariante Merkmalstransformation
B) Halbintegrierte Gesichtsverfolgung
C) Segmentierung von Bildmerkmalen und Texturen
D) Selektive Bildfilterungstechniken
  • 13. Welche Schicht in einem CNN ist für die Reduzierung der räumlichen Dimensionen zuständig?
A) Aktivierungsschicht
B) Faltungsschicht
C) Poolingschicht
D) Vollständig verbundene Schicht
  • 14. Welche Technik wird üblicherweise zur Extraktion von Bildmerkmalen verwendet?
A) K-Nächste Nachbarn (KNN)
B) Support-Vektor-Maschinen (SVM)
C) Faltungsneuronale Netze (CNNs)
D) Hauptkomponentenanalyse (PCA)
  • 15. Welche Technik wird in der Computer Vision zur Bildentrauschung verwendet?
A) Drehende Bilder
B) Hinzufügen von Rauschen zu Bildern
C) Erhöhung der Bildauflösung
D) Nicht-lokale Mittelwertentrauschung
  • 16. Welche Technik wird verwendet, um Objekte in einem Bild zu identifizieren und zu lokalisieren?
A) Bildsegmentierung
B) Merkmalsextraktion
C) Erkennung von Objekten
D) Klassifizierung von Bildern
  • 17. Welches vortrainierte CNN-Modell wird üblicherweise für verschiedene Bilderkennungsaufgaben verwendet?
A) AlexNet
B) ResNet (Restliches Netzwerk)
C) InceptionNet
D) VGGNet
  • 18. Was bedeutet "Instanzsegmentierung" im Zusammenhang mit der Objekterkennung?
A) Glättung der Pixelintensitäten.
B) Anwendung von Farbfiltern auf Bilder.
C) Konvertierung von Bildern in Schwarz-Weiß.
D) Identifizieren und Abgrenzen einzelner Objekte innerhalb einer Szene.
  • 19. Welche Technik kann für die Feinabstimmung eines vortrainierten CNN-Modells für eine neue Aufgabe verwendet werden?
A) Lernen übertragen
B) Geräuschinjektion
C) Bildbeschneidung
D) PCA Dimensionalitätsreduktion
  • 20. Welche Methode kann zur Berechnung des optischen Flusses bei der Videoverarbeitung verwendet werden?
A) Histogramm-Entzerrung
B) Lucas-Kanade-Verfahren
C) Fourier-Transformation
D) Gaußscher Weichzeichner
  • 21. Wofür steht CNN?
A) Computergesteuertes Neuronennetz
B) Kontrolliertes neuronales Netz
C) Komplexes Neuronennetz
D) Faltungsneuronales Netzwerk
  • 22. Welchen Zweck erfüllt die Homografie in der Computer Vision?
A) Erkennung von Objektkanten.
B) Normalisierung von Bildhistogrammen.
C) Verwischung der Bildgrenzen.
D) Abbildung eines Bildes auf eine andere Bildebene.
  • 23. Welches ist ein Beispiel für einen beliebten Datensatz, der häufig für Bilderkennungsaufgaben verwendet wird?
A) ImageNet
B) Spam-Datensatz
C) Wetter-Datensatz
D) Liedtext-Datensatz
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