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विकृत संवेग प्रश्नोत्तरी

विकृत कनवल्शनल नेटवर्क और डिटेक्शन में सीखे गए सैंपलिंग ऑफसेट, बिलिनियर इंटरपोलेशन, मॉड्यूलेशन और रीजन पूलिंग का अन्वेषण करें।

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प्रश्न 1 का 8

एक मानक कनवल्शन की तुलना में एक विकृत कनवल्शन क्या जोड़ता है?

प्रत्येक प्रश्न का पूर्वावलोकन करें8 प्रश्न

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

  1. एक मानक कनवल्शन की तुलना में एक विकृत कनवल्शन क्या जोड़ता है?
    • एक बड़ा निश्चित कर्नेल आकार
    • प्रत्येक नमूना बिंदु को स्थानांतरित करने वाले 2डी ऑफसेट सीखे
    • प्रत्येक परत के बाद एक पूलिंग चरण
    • वज़न पर यादृच्छिक गिरावट
  2. विकृत कनवल्शन में नमूना ऑफसेट कैसे उत्पन्न होते हैं?
    • इन्हें इंजीनियर द्वारा हाथ से कोड किया जाता है
    • वे लुकअप तालिका से निश्चित स्थिरांक हैं
    • इन्हें पिछले फ़्रेम से कॉपी किया गया है
    • एक अतिरिक्त कनवल्शन परत इनपुट से उनकी भविष्यवाणी करती है
  3. चूँकि पूर्वानुमानित ऑफसेट आमतौर पर भिन्नात्मक होते हैं, उन स्थितियों पर पिक्सेल मानों का नमूना कैसे लिया जाता है?
    • द्विरेखीय प्रक्षेप
    • केवल निकटतम-पड़ोसी चक्कर
    • अधिकतम पूलिंग
    • उन्हें छोड़ दिया गया है
  4. डिफॉर्मेबल कन्वनेट्स v2 (2018) ने मूल में क्या जोड़ा?
    • आवर्ती कनेक्शन
    • केवल एक नया हानि फ़ंक्शन
    • प्रति-नमूना मॉड्यूलेशन भार जो प्रत्येक बिंदु के योगदान को मापता है
    • सभी ऑफसेट को हटाना
  5. अनियमित आकार की वस्तुओं के लिए विकृत संवलन विशेष रूप से सहायक क्यों होते हैं?
    • उनका ग्रहणशील क्षेत्र वस्तु की वास्तविक रूपरेखा का अनुसरण करने के लिए विकृत हो सकता है
    • वे छवि रिज़ॉल्यूशन को बढ़ाते हैं
    • वे मॉडल आकार को संपीड़ित करते हैं
    • वे रंगीन छवियों को ग्रेस्केल में परिवर्तित करते हैं
  6. कौन सा आधुनिक पहचान मॉडल ट्रांसफार्मर के ध्यान पर विकृत विचार को लागू करता है?
    • रेसनेट-50
    • एलेक्सनेट
    • यू-नेट
    • विकृत DETR
  7. For an N-point two-dimensional deformable kernel, how many offset components are predicted at each output location?
    • N: one class probability per point
    • N squared: one displacement for every pair of points
    • 2N: one horizontal and one vertical displacement per point
    • Two total, shared by all N points
  8. Where does deformable RoI pooling apply adaptive offsets?
    • Only to the detector's output class names
    • To sampling locations within a proposed object's region features
    • To the ground-truth box coordinates before annotation
    • Only to the image file's compression blocks