পয়েন্ট ক্লাউড প্রসেসিং কুইজ

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. একটি বিন্দু মেঘ কি?
   • মহাকাশে পৃষ্ঠের বর্ণনাকারী 3D পয়েন্টের একটি সংগ্রহ
   • রঙিন পিক্সেলের একটি 2D গ্রিড
   • সার্ভার প্রক্রিয়াকরণ গ্রাফিক্স একটি ক্লাস্টার
   • মেঘ আবরণ একটি আবহাওয়া মানচিত্র
2. কেন স্ট্যান্ডার্ড ইমেজ সিএনএন সরাসরি পয়েন্ট ক্লাউডে প্রয়োগ করা যায় না?
   • বিন্দু মেঘ খুব ছোট
   • পয়েন্টগুলি ক্রমহীন এবং নিয়মিত গ্রিড গঠনের অভাব রয়েছে৷
   • পয়েন্ট ক্লাউডে কোনো স্থানিক তথ্য থাকে না
   • CNN শুধুমাত্র কালো এবং সাদা কাজ করে
3. কোন মূল সম্পত্তি একটি পয়েন্ট ক্লাউড নেটওয়ার্ক সম্মান করা আবশ্যক?
   • রঙের বৈষম্য
   • কঠোর বাম-থেকে-ডান পড়ার ক্রম
   • বিন্দু ক্রমানুসারে পারমুটেশন ইনভেরিয়েন্স
   • স্থির চিত্র রেজোলিউশন
4. কিভাবে PointNet অর্ডার-স্বাধীনতা অর্জন করেছে?
   • বর্ণানুক্রমিকভাবে পয়েন্ট বাছাই করে
   • প্রথমে পয়েন্টগুলিকে পিক্সেলে রূপান্তর করে
   • প্রথম বিন্দু ছাড়া সব বাদ দিয়ে
   • প্রতি-পয়েন্ট বৈশিষ্ট্যের উপরে সর্বোচ্চ-পুলিং-এর মতো একটি প্রতিসম ফাংশন ব্যবহার করে
5. ইটারেটিভ ক্লোজেস্ট পয়েন্ট (ICP) অ্যালগরিদম কী করে?
   • একটি সাধারণ স্থানাঙ্ক ফ্রেমে দুটি বিন্দু মেঘ সারিবদ্ধ করে
   • স্টোরেজের জন্য পয়েন্ট ক্লাউড কম্প্রেস করে
   • উচ্চতা দ্বারা রং পয়েন্ট
   • 3D স্ক্যানে মুখ সনাক্ত করে
6. কেন ভক্সেল ডাউনস্যাম্পলিং সাধারণত ব্যবহৃত হয়?
   • বিস্তারিত জানার জন্য আরো পয়েন্ট যোগ করতে
   • বিশাল, ঘন মেঘগুলিকে একটি পরিচালনাযোগ্য, আরও অভিন্ন আকারে কমাতে৷
   • 3D ডেটাকে অডিওতে রূপান্তর করতে
   • পয়েন্ট ক্লাউড এনক্রিপ্ট করতে
7. What does PointNet++ add beyond PointNet’s independent per-point feature processing?
   • A fixed left-to-right order for every point cloud
   • An image-only convolution applied to RGB pixels
   • Hierarchical grouping of nearby points to learn local features at multiple scales
   • A rule that deletes every point outside the origin
8. Why might a point-cloud pipeline remove statistical outliers before modeling?
   • To create an ordered sequence from the remaining points
   • To convert the cloud into a two-dimensional audio spectrogram
   • To add synthetic surface normals to every point
   • To discard isolated noisy points that do not fit the surrounding point distribution