গাইড লিঙ্ক ক্যুইজ · মাঝারি স্তর
ইমেজ সেগমেন্টেশন কুইজ
টীকা নিয়ম, ওভারল্যাপ মেট্রিক্স, সীমানা চেক, এবং পূর্ণ-চিত্র পাইপলাইন পরীক্ষা ব্যবহার করে বিভাজন কার্যগুলিকে আলাদা করুন এবং মাস্কগুলি পর্যালোচনা করুন৷
প্রশ্ন 1 এর 8
A project labels every road pixel as road. Which segmentation type is this?
প্রতিটি প্রশ্নের পূর্বরূপ দেখুন8 প্রশ্ন
আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।
- A project labels every road pixel as road. Which segmentation type is this?
- শব্দার্থিক বিভাজন
- Instance segmentation
- চিত্র শ্রেণীবিভাগ
- Object detection only
- A project must distinguish each car from other cars of the same category. Which task fits?
- Semantic segmentation only
- Instance segmentation
- চিত্র শ্রেণীবিভাগ
- Clustering
- Why document how reviewers label uncertain boundaries?
- Annotation rules replace testing
- All boundaries are always objectively obvious
- Different reviewers may draw different masks, affecting evaluation
- Only image colors matter
- An image has 950 background pixels and 50 target pixels; a prediction labels everything background. What pixel accuracy results?
- 50%, with balanced classes
- 5%, with perfect target recall
- 100%, with perfect segmentation
- 95%, despite detecting none of the target
- Why can overlap metrics such as IoU be more informative than pixel accuracy?
- They guarantee accurate boundaries
- They assess overlap of predicted and reference regions
- They ignore class balance
- They prove the mask is safe to use
- A mask looks correct before export but shifts when placed back on the original image. What should the team inspect?
- The class name alphabetically
- The model’s training company
- Cropping, resizing, and coordinate conversion
- Only the overall pixel score
- Why inspect segmentation overlays at the scale where they will be used?
- Boundary errors can matter differently depending on the application
- A thumbnail always shows every boundary accurately
- Overlay scale changes the ground truth
- Pixel accuracy proves usability
- What should be preserved when transforming an image for segmentation?
- An average color value
- Only the compressed thumbnail
- The user interface theme
- Source dimensions and coordinate alignment