Quiz lié à un guide · Moyen Niveau

Quiz sur l'estimation de la profondeur stéréo

Vérifiez comment la géométrie de la caméra stéréo, la correspondance des disparités, les volumes de coûts et la fusion des capteurs contribuent à des estimations de profondeur 3D fiables.

Chemins de guidage associésEstimation stéréo de la profondeur
Question 1 de 8

Qu'est-ce que la « disparité » en vision stéréo ?

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

  1. Qu'est-ce que la « disparité » en vision stéréo ?
    • Le décalage horizontal d'un point correspondant entre les images gauche et droite
    • La différence de luminosité entre les deux caméras
    • La distance verticale entre les deux caméras
    • L'inadéquation des couleurs causée par les différences de lentilles
  2. Quel est le lien entre la profondeur et la disparité ?
    • La profondeur est directement proportionnelle à la disparité
    • La profondeur est inversement proportionnelle à la disparité
    • La profondeur est égale à la disparité multipliée par la ligne de base
    • La profondeur n'est pas liée à la disparité
  3. Pourquoi les images sont-elles « rectifiées » avant de correspondre ?
    • Pour augmenter la résolution de l'image
    • Pour supprimer la couleur des images
    • Pour que les points correspondants se trouvent sur la même ligne horizontale
    • Pour flouter des objets en mouvement
  4. Quel scénario est le plus difficile pour la correspondance stéréo ?
    • Une scène extérieure richement texturée
    • Un gros plan d'un tapis à motifs
    • Une scène aux contours forts et variés
    • Un mur blanc vierge sans texture
  5. À quoi fait référence la « ligne de base » ?
    • La distance physique entre les deux caméras
    • La profondeur minimale détectable
    • Le temps de pose du cadre de référence
    • La luminosité la plus faible de l'image
  6. Qu'est-ce qu'un « volume de coût » dans les réseaux stéréo profonds ?
    • Une mesure de l'utilisation de la mémoire GPU
    • Une structure 3D évaluant la correspondance des caractéristiques avec chaque disparité de candidats
    • Le coût en dollars du matériel de la caméra
    • Une liste des catégories d'objets détectés
  7. Why are depth estimates often noisier for faraway objects than nearby ones?
    • Far objects always occupy more pixels than nearby objects
    • Stereo depth is calculated from color saturation rather than disparity
    • Far objects have small disparity, so a small disparity error can produce a larger depth error
    • The camera baseline increases automatically with object distance
  8. What can LiDAR add when it is fused with stereo depth estimation?
    • A replacement for all image data in every scene
    • A guarantee that stereo estimates have no errors
    • A way to remove the need for camera calibration
    • An additional depth measurement that can help constrain stereo matching