Quiz sur la suppression non maximale

Les réponses et les explications apparaissent au fur et à mesure que vous répondez au quiz.

1. Quel est l'objectif principal de la suppression non maximale dans la détection d'objets ?
   • Pour supprimer les cases redondantes qui se chevauchent, en en gardant une par objet
   • Pour augmenter le nombre de cartons détectés
   • Pour redimensionner l'image d'entrée
   • Pour entraîner les poids du détecteur
2. Quelle métrique le NMS standard utilise-t-il pour décider si deux cases se chevauchent trop ?
   • Distance euclidienne entre centres
   • Intersection sur Union (IoU)
   • Similitude cosinus des caractéristiques
   • Différence de couleur des pixels
3. Dans un NMS gourmand, quelle case est sélectionnée en premier à chaque tour ?
   • La plus grande boîte par superficie
   • La case la plus proche du centre de l'image
   • La box avec le score de confiance le plus élevé
   • Une boîte choisie au hasard
4. Quelle est la faiblesse connue du NMS gourmand dans les scènes bondées ?
   • Il ne peut pas gérer les images couleur
   • Il produit toujours trop peu de cartons au total
   • Il nécessite une formation GPU pour fonctionner
   • Il peut supprimer un véritable objet proche qui chevauche une boîte conservée
5. En quoi Soft-NMS diffère-t-il du NMS standard ?
   • Il désintègre les dizaines de cases qui se chevauchent au lieu de les supprimer purement et simplement
   • Il supprime toutes les cases quel que soit le score
   • Il ignore complètement les scores de confiance
   • Cela ne fonctionne que pendant l'entraînement
6. Pourquoi le NMS est-il généralement appliqué séparément pour chaque classe d'objets ?
   • Parce que chaque classe a besoin d'une résolution d'image différente
   • Ainsi, une boîte d'une classe ne supprime pas une boîte d'une classe différente
   • Pour rendre volontairement l'algorithme plus lent
   • Parce que l'IoU ne peut pas être calculé entre les classes
7. How is Intersection over Union (IoU) calculated for two detection boxes?
   • Union area divided by the intersection area
   • The sum of both box perimeters
   • Intersection area divided by the union area
   • The distance between the box centers
8. What is a typical effect of lowering the IoU threshold in greedy NMS?
   • Fewer boxes are suppressed in all cases
   • The detector retrains its class labels
   • The confidence scores are converted into image pixels
   • More overlapping boxes are suppressed, which can risk removing nearby real objects