मानव मुद्रा अनुमान प्रश्नोत्तरी

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

1. मानव मुद्रा का आकलन मुख्य रूप से क्या पता लगाता है?
   • शरीर के जोड़ों या मुख्य बिंदुओं की स्थिति
   • कपड़ों के रंग
   • व्यक्ति का नाम
   • छवि फ़ाइल का आकार
2. टॉप-डाउन पोज़ आकलन विधियाँ कैसे काम करती हैं?
   • वे एक ही बार में सभी जोड़ों का पता लगाते हैं, फिर उन्हें समूहित करते हैं
   • वे पहले प्रत्येक व्यक्ति का पता लगाते हैं, फिर बॉक्स के अंदर जोड़ों का पता लगाते हैं
   • वे कभी भी बाउंडिंग बॉक्स का उपयोग नहीं करते हैं
   • वे केवल एक स्थिर जोड़ पर काम करते हैं
3. What does OpenPose predict to estimate body-part locations?
   • A direct 3D skeleton with depth
   • A single bounding box per frame
   • Confidence maps for candidate body-part locations
   • A sequence of spoken joint names
4. What step does the OpenPose parser use to associate candidate body parts into full poses?
   • A face-recognition classifier
   • A top-down detector for every limb
   • A language-model prompt
   • A set of bipartite matchings scored with Part Affinity Fields
5. What failure mode of top-down pose estimation does the OpenPose paper discuss in crowded scenes?
   • A person detector may miss people close together, and the pose stage cannot recover them
   • It always detects more people than are present
   • It cannot estimate any 2D keypoints
   • It requires a 3D depth camera
6. Which additional keypoint groups did the OpenPose paper include in its system?
   • Only facial landmarks
   • Body, foot, hand and facial keypoints
   • A 3D skeleton with medical diagnoses
   • Only fingertip positions
7. What information do Part Affinity Fields encode to connect keypoints?
   • A person’s identity from face recognition
   • Depth in meters for every body joint
   • Vectors indicating limb position and orientation across the image
   • The camera exposure settings
8. What can a 2D pose model conclude directly from image keypoints?
   • A person’s medical diagnosis
   • Exact real-world joint depth without additional information
   • The person’s intentions
   • Approximate joint locations in image coordinates