ডিফর্মেবল কনভোলিউশন কুইজ

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. একটি প্রমিত কনভোলিউশনের তুলনায় একটি বিকৃত সংক্রমন কী যোগ করে?
   • একটি বড় স্থির কার্নেলের আকার
   • শিখেছি 2D অফসেট যা প্রতিটি স্যাম্পলিং পয়েন্ট পরিবর্তন করে
   • প্রতিটি স্তরের পরে একটি পুলিং ধাপ
   • ওজনে র্যান্ডম ড্রপআউট
2. কিভাবে একটি deformable convolution মধ্যে স্যাম্পলিং অফসেট তৈরি করা হয়?
   • তারা ইঞ্জিনিয়ার দ্বারা হাতে-কোড করা হয়
   • এগুলি একটি লুকআপ টেবিল থেকে স্থির ধ্রুবক
   • তারা আগের ফ্রেম থেকে অনুলিপি করা হয়
   • একটি অতিরিক্ত কনভোলিউশন লেয়ার ইনপুট থেকে তাদের ভবিষ্যদ্বাণী করে
3. কারণ ভবিষ্যদ্বাণীকৃত অফসেটগুলি সাধারণত ভগ্নাংশের হয়, কীভাবে পিক্সেল মানগুলি সেই অবস্থানগুলিতে নমুনা করা হয়?
   • বাইলিনিয়ার ইন্টারপোলেশন
   • শুধুমাত্র নিকটতম-প্রতিবেশী রাউন্ডিং
   • সর্বোচ্চ পুলিং
   • তারা এড়িয়ে গেছে
4. Deformable ConvNets v2 (2018) আসলটির সাথে কী যোগ করেছে?
   • বারবার সংযোগ
   • শুধুমাত্র একটি নতুন ক্ষতি ফাংশন
   • প্রতি-নমুনা মডুলেশন ওজন যা প্রতিটি পয়েন্টের অবদানকে স্কেল করে
   • সমস্ত অফসেট অপসারণ
5. অনিয়মিত আকৃতির বস্তুর জন্য কেন বিকৃত কম্পন বিশেষভাবে সহায়ক?
   • তাদের গ্রহনযোগ্য ক্ষেত্র বস্তুর প্রকৃত রূপগুলি অনুসরণ করতে বিদ্ধ হতে পারে
   • তারা ইমেজ রেজল্যুশন বাড়ায়
   • তারা মডেল আকার সংকুচিত
   • তারা রঙিন ছবিকে গ্রেস্কেলে রূপান্তর করে
6. কোন আধুনিক শনাক্তকরণ মডেলটি ট্রান্সফরমার মনোযোগে বিকৃত ধারণা প্রয়োগ করে?
   • ResNet-50
   • অ্যালেক্সনেট
   • ইউ-নেট
   • বিকৃতযোগ্য DETR
7. For an N-point two-dimensional deformable kernel, how many offset components are predicted at each output location?
   • N: one class probability per point
   • N squared: one displacement for every pair of points
   • 2N: one horizontal and one vertical displacement per point
   • Two total, shared by all N points
8. Where does deformable RoI pooling apply adaptive offsets?
   • Only to the detector's output class names
   • To sampling locations within a proposed object's region features
   • To the ground-truth box coordinates before annotation
   • Only to the image file's compression blocks