اختبار عدم الحد الأقصى للقمع

تظهر الإجابات والتفسيرات أثناء إجراء الاختبار.

1. ما هو الغرض الرئيسي من عدم الحد الأقصى للقمع في الكشف عن الكائنات؟
   • لإزالة المربعات المتداخلة الزائدة عن الحاجة، احتفظ بمربع واحد لكل كائن
   • لزيادة عدد الصناديق المكتشفة
   • لتغيير حجم الصورة المدخلة
   • لتدريب أوزان الكاشف
2. ما هو المقياس الذي يستخدمه NMS القياسي لتحديد ما إذا كان هناك تداخل كبير بين الصندوقين؟
   • المسافة الإقليدية بين المراكز
   • التقاطع فوق الاتحاد (IoU)
   • تشابه جيب التمام من الميزات
   • اختلاف لون البكسل
3. في NMS الجشع، أي مربع يتم تحديده أولاً في كل جولة؟
   • أكبر صندوق من حيث المساحة
   • المربع الأقرب إلى مركز الصورة
   • المربع الذي حصل على أعلى درجات الثقة
   • مربع تم اختياره عشوائيا
4. ما هو الضعف المعروف في NMS الجشع في المشاهد المزدحمة؟
   • لا يمكنه التعامل مع الصور الملونة
   • إنها تنتج دائمًا عددًا قليلًا جدًا من الصناديق بشكل عام
   • يتطلب تدريب GPU للتشغيل
   • قد يؤدي إلى منع كائن قريب حقيقي يتداخل مع صندوق محفوظ
5. كيف يختلف Soft-NMS عن NMS القياسي؟
   • إنه يتحلل عشرات المربعات المتداخلة بدلاً من إزالتها تمامًا
   • يقوم بحذف كافة المربعات بغض النظر عن النتيجة
   • إنه يتجاهل درجات الثقة تمامًا
   • إنه يعمل فقط أثناء التدريب
6. لماذا يتم تطبيق NMS عادةً بشكل منفصل لكل فئة كائن؟
   • لأن كل فئة تحتاج إلى دقة صورة مختلفة
   • لذا فإن مربعًا من فئة واحدة لا يحجب مربعًا من فئة مختلفة
   • لجعل الخوارزمية أبطأ عن قصد
   • لأنه لا يمكن حساب IoU عبر الفئات
7. How is Intersection over Union (IoU) calculated for two detection boxes?
   • Union area divided by the intersection area
   • The sum of both box perimeters
   • Intersection area divided by the union area
   • The distance between the box centers
8. What is a typical effect of lowering the IoU threshold in greedy NMS?
   • Fewer boxes are suppressed in all cases
   • The detector retrains its class labels
   • The confidence scores are converted into image pixels
   • More overlapping boxes are suppressed, which can risk removing nearby real objects