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Vision par ordinateur et reconnaissance d'images - Quiz
  • 1. La vision par ordinateur est un domaine interdisciplinaire qui permet aux ordinateurs d'interpréter et de comprendre le monde visuel à partir d'images numériques ou de vidéos. Elle implique le développement d'algorithmes et de techniques pour extraire des informations significatives à partir de données visuelles, en imitant les capacités du système visuel humain. La reconnaissance d'images, un sous-ensemble de la vision par ordinateur, se concentre sur l'identification et la catégorisation d'objets, de scènes ou de modèles dans des images ou des vidéos. Grâce à l'utilisation de l'apprentissage profond, des réseaux neuronaux et de l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur et la reconnaissance d'images ont des applications dans divers domaines, notamment les soins de santé, les véhicules autonomes, la surveillance, la réalité augmentée, etc.

    Qu'est-ce que la vision par ordinateur ?
A) L'étude du fonctionnement de la vision humaine.
B) Le processus de filtrage et d'amélioration des images visuelles.
C) Domaine d'étude qui permet aux ordinateurs d'interpréter et de comprendre les informations visuelles du monde réel.
D) L'utilisation d'écrans d'ordinateur pour afficher des images.
  • 2. Quel est l'objectif du prétraitement des images dans le domaine de la vision par ordinateur ?
A) Modification des dimensions de l'image.
B) Déformation aléatoire des images.
C) Rendre les images floues pour un effet artistique.
D) Amélioration de la qualité des images et réduction du bruit pour une meilleure analyse.
  • 3. Que signifie le terme "segmentation d'images" ?
A) Suppression des couleurs d'une image.
B) Division d'une image en régions ou objets significatifs pour l'analyse.
C) Création d'une image miroir de l'original.
D) Combinaison de plusieurs images en une seule.
  • 4. Quelle mesure d'évaluation est couramment utilisée pour les tâches de classification d'images ?
A) Erreur quadratique moyenne
B) R au carré
C) Score F1
D) Précision
  • 5. Quelle technique peut être utilisée pour réduire l'overfitting dans les modèles d'apprentissage profond pour la reconnaissance d'images ?
A) Régularisation de l'abandon
B) Utilisation de lots plus petits
C) Augmenter le taux d'apprentissage
D) Ajouter des couches au réseau
  • 6. Qu'entend-on par "apprentissage par transfert" dans le contexte de l'apprentissage profond pour la reconnaissance d'images ?
A) Transfert d'images entre différents appareils.
B) Transfert de gradients pendant la rétropropagation.
C) Utilisation de modèles pré-entraînés et adaptation à une tâche spécifique.
D) Transfert des pixels d'une image vers une nouvelle image.
  • 7. À quoi sert une "couche de mise en commun" dans un réseau neuronal convolutif ?
A) Normalisation des valeurs d'entrée.
B) Réduire les dimensions spatiales de l'entrée.
C) Augmentation du nombre de paramètres.
D) Introduire la non-linéarité dans le réseau.
  • 8. Quelle fonction d'activation est couramment utilisée dans les réseaux neuronaux convolutionnels ?
A) Linéaire
B) Sigmoïde
C) ReLU (Rectified Linear Unit)
D) Tanh
  • 9. À quoi sert une "matrice de confusion" dans l'évaluation des modèles de classification d'images ?
A) Résumer les performances d'un modèle de classification en utilisant les valeurs de vrais positifs, faux positifs, vrais négatifs et faux négatifs.
B) Conversion des images en niveaux de gris.
C) Le floutage des images pour la protection de la vie privée.
D) Création d'images composites.
  • 10. Quelle fonction de perte est couramment utilisée dans les tâches de classification d'images ?
A) Erreur quadratique moyenne
B) Perte d'entropie croisée binaire
C) Perte d'entropie croisée
D) Perte de L1
  • 11. Quelle technique est utilisée pour le débruitage des images dans le domaine de la vision par ordinateur ?
A) Augmentation de la résolution de l'image
B) Ajout de bruit aux images
C) Débruitage non local
D) Rotation des images
  • 12. Quelle technique peut être utilisée pour affiner un modèle CNN pré-entraîné en vue d'une nouvelle tâche ?
A) Apprentissage par transfert
B) Réduction de la dimensionnalité de l'ACP
C) Recadrage des images
D) Injection de bruit
  • 13. Que signifie CNN ?
A) Réseau complexe de neurones
B) Réseau de neurones informatisé
C) Réseau neuronal convolutif
D) Réseau neuronal contrôlé
  • 14. Quelle est la technique couramment utilisée pour l'extraction des caractéristiques d'une image ?
A) Machines à vecteurs de support (SVM)
B) Voisins les plus proches (K-Nearest Neighbors - KNN)
C) Analyse en composantes principales (ACP)
D) Réseaux neuronaux convolutifs (CNN)
  • 15. Quelle fonction d'activation est généralement utilisée dans la couche de sortie d'un CNN pour la classification multi-classes ?
A) Sigmoïde
B) Softmax
C) Tanh
D) ReLU
  • 16. Qu'est-ce que la "segmentation d'instance" dans le contexte de la détection d'objets ?
A) Identifier et délimiter des objets individuels dans une scène.
B) Application de filtres de couleur aux images.
C) Lissage des intensités des pixels.
D) Conversion des images en noir et blanc.
  • 17. Quel est l'exemple d'un ensemble de données populaire couramment utilisé pour les tâches de reconnaissance d'images ?
A) ImageNet
B) Ensemble de données sur les paroles de chansons
C) Ensemble de données sur le spam
D) Ensemble de données météorologiques
  • 18. Quel modèle CNN pré-entraîné est couramment utilisé pour diverses tâches de reconnaissance d'images ?
A) AlexNet
B) VGGNet
C) InceptionNet
D) ResNet (Réseau résiduel)
  • 19. Quelle méthode peut être utilisée pour calculer le flux optique dans le traitement vidéo ?
A) Transformée de Fourier
B) Méthode Lucas-Kanade
C) Égalisation d'histogramme
D) Flou gaussien
  • 20. Quel est l'objectif de l'homographie dans le domaine de la vision par ordinateur ?
A) Détection des bords des objets.
B) Cartographie d'une image sur un autre plan d'image.
C) Normalisation des histogrammes d'images.
D) Les limites de l'image sont floues.
  • 21. Quelle technique est utilisée pour identifier et localiser des objets dans une image ?
A) Classification des images
B) Détection d'objets
C) Extraction des caractéristiques
D) Segmentation des images
  • 22. Que signifie le terme "SIFT" dans le contexte de la reconnaissance d'images ?
A) Suivi semi-intégré des visages
B) Technique de filtrage sélectif des images
C) Segmentation des caractéristiques et des textures des images
D) Transformations de caractéristiques invariantes à l'échelle
  • 23. Quelle couche d'un CNN est responsable de la réduction des dimensions spatiales ?
A) Couche de mise en commun
B) Couche convolutive
C) Couche entièrement connectée
D) Couche d'activation
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