ডিনোইসিং এবং ডিব্লারিং নেটওয়ার্ক কুইজ

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. প্রশিক্ষণের সময় DnCNN আসলে কী ভবিষ্যদ্বাণী করে?
   • অবশিষ্ট গোলমাল, যা পরে ইনপুট থেকে বিয়োগ করা হয়
   • সঠিক ক্যামেরা আইএসও সেটিং
   • দৃশ্যের একটি পাঠ্য বিবরণ
   • ছবির গভীরতার মানচিত্র
2. কেন অন্ধ অস্পষ্টতা ডিনোইসিংয়ের চেয়ে কঠিন বলে মনে করা হয়?
   • কারণ ছবি সবসময় রঙিন হয়
   • কারণ ব্লার কার্নেল বর্ণনা করে কিভাবে পিক্সেল smeared হয় সাধারণত অজানা
   • কারণ ডিব্লার করার জন্য একটি জিপিএস সিগন্যাল প্রয়োজন
   • কারণ শব্দ কৃত্রিমভাবে যোগ করা যায় না
3. এই নেটওয়ার্কগুলির জন্য প্রশিক্ষণের জোড়াগুলি সাধারণত কীভাবে তৈরি করা হয়?
   • হাতে আঁকা পরিষ্কার সংস্করণ দ্বারা
   • ফিল্ম নেগেটিভ স্ক্যান করে
   • পরিষ্কার ফটোতে সিন্থেটিক শব্দ বা অস্পষ্টতা যোগ করে
   • ছবির পাশাপাশি অডিও রেকর্ড করে
4. চিত্র পুনরুদ্ধারের জন্য মেরুদণ্ড হিসাবে সাধারণত কোন স্থাপত্য ব্যবহার করা হয়?
   • একটি সাধারণ রৈখিক রিগ্রেশন
   • সিদ্ধান্ত গাছ
   • একটি শব্দ এমবেডিং লুকআপ
   • একটি ইউ-নেট এনকোডার-ডিকোডার
5. Noise2Noise প্রশিক্ষণ পদ্ধতির পিছনে মূল ধারণা কী?
   • এটি একটি কোলাহলপূর্ণ পর্যবেক্ষণকে আরেকটি কোলাহলপূর্ণ পর্যবেক্ষণে ম্যাপ করে, কোন পরিষ্কার লক্ষ্যের প্রয়োজন নেই
   • এটা পুরোপুরি পরিষ্কার লক্ষ্য ইমেজ প্রয়োজন
   • এটা শুধুমাত্র টেক্সট কাজ করে
   • এটি কোন নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে না
6. Why can adding perceptual or adversarial objectives be a tradeoff in restoration?
   • They make images impossible to display
   • They may improve visual naturalness but can favor plausible detail beyond pixel fidelity
   • They guarantee exact recovery of every pixel
   • They remove the need for training data
7. What is SIDD used for in image restoration research?
   • Measuring telescope mirror alignment
   • Ranking speech transcripts
   • Evaluating denoising on real smartphone camera noise
   • Testing particle-detector triggers
8. What is a risk when a generative restoration model sharpens an image?
   • It always reduces image dimensions
   • It converts every image to grayscale
   • It removes the need to inspect results
   • It may invent plausible detail that was not supported by the measurement