DETR ট্রান্সফরমার সনাক্তকরণ কুইজ

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. দ্রুত আর-সিএনএন-এর মতো ঐতিহ্যবাহী ডিটেক্টরের তুলনায় DETR কী অপসারণ করে?
   • হ্যান্ড ডিজাইন করা উপাদান যেমন অ্যাঙ্কর বক্স এবং অ-সর্বোচ্চ দমন
   • সম্পূর্ণভাবে সিএনএন ব্যাকবোন
   • কোন প্রশিক্ষণ তথ্য জন্য প্রয়োজন
   • একটি আউটপুট বিন্যাস হিসাবে বাউন্ডিং বাক্স
2. DETR প্রশিক্ষণের সময় স্থল-সত্য বস্তুর সাথে ভবিষ্যদ্বাণী মেলাতে কোন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে?
   • k- মানে ক্লাস্টারিং
   • গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং
   • হাঙ্গেরিয়ান (দ্বিপক্ষীয়) ম্যাচিং অ্যালগরিদম
   • মরীচি অনুসন্ধান
3. DETR এর 'অবজেক্ট প্রশ্ন' কি?
   • ব্যবহারকারীর দ্বারা টাইপ করা পাঠ্য প্রম্পট
   • নির্দিষ্ট আকারের অ্যাঙ্কর বাক্স
   • ছবি থেকে নমুনা করা পিক্সেল
   • শেখা এমবেডিংয়ের একটি নির্দিষ্ট সেট ডিকোডার সনাক্তকরণে পরিণত হয়
4. DETR কোন সামগ্রিক স্থাপত্যকে একত্রিত করে?
   • একটি পুনরাবৃত্ত নেটওয়ার্ক এবং একটি সিদ্ধান্ত গাছ
   • একটি CNN ব্যাকবোন প্লাস একটি ট্রান্সফরমার এনকোডার-ডিকোডার
   • একটি বিশুদ্ধ GAN
   • একটি k-নিকটবর্তী-প্রতিবেশী শ্রেণীবদ্ধকারী
5. How does DETR's training objective support inference without a separate NMS stage?
   • They make every possible duplicate prediction mathematically impossible
   • The model can only output one object per image
   • One-to-one matching and set losses discourage multiple predictions for the same object
   • A hidden NMS classifier supplies every training target
6. মূল DETR এর পরিচিত দুর্বলতা কোনটি ছিল?
   • ধীর ট্রেনিং কনভারজেন্স এবং দুর্বল ছোট-বস্তু সনাক্তকরণ
   • এটি GPU তে চলতে পারে না
   • এটির জন্য কোন লেবেলযুক্ত ডেটার প্রয়োজন নেই
   • এটা শুধুমাত্র গ্রেস্কেল ইমেজ কাজ
7. What training label does original DETR assign to an object query that is not matched to a ground-truth object?
   • The largest visible object's class regardless of matching
   • The no-object class
   • A mandatory new ground-truth object invented for the query
   • The image's filename as a class label
8. Which prediction errors does DETR's set loss penalize on matched object pairs?
   • Only the number of letters in the class name
   • Only the image's compression size
   • Only whether the training batch uses a GPU
   • Both the predicted class and bounding-box errors