छवि रंगीकरण प्रश्नोत्तरी

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

1. छवि रंगीकरण को 'गलत प्रस्तुत' समस्या क्यों माना जाता है?
   • एक एकल ग्रेस्केल मान कई अलग-अलग वास्तविक रंगों के अनुरूप हो सकता है
   • ग्रेस्केल छवियों में कोई भी उपयोगी जानकारी नहीं होती है
   • रंगीन छवियाँ संसाधित करने के लिए बहुत बड़ी हैं
   • कैमरे अब ग्रेस्केल रिकॉर्ड नहीं कर सकते
2. लोकप्रिय लैब कलर स्पेस दृष्टिकोण में, नेटवर्क को इनपुट के रूप में क्या प्राप्त होता है?
   • पूर्ण RGB छवि
   • केवल एल (हल्कापन) चैनल
   • केवल लाल चैनल
   • घटनास्थल का गहराई से नक्शा
3. झांग एट अल ने ऐसा क्यों किया? प्रत्यक्ष प्रतिगमन के बजाय रंग 'डिब्बे' पर वर्गीकरण के रूप में फ्रेम रंग भविष्यवाणी?
   • क्योंकि वर्गीकरण ही एकमात्र ऐसी चीज़ है जो तंत्रिका नेटवर्क कर सकता है
   • छवियों को छोटा करने के लिए
   • औसत वैध रंगों को सुस्त, असंतृप्त परिणामों में बदलने से बचने के लिए
   • प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता को दूर करना
4. मॉडल बिना बताए कैसे सीख लेते हैं कि वस्तुएं किस रंग की होनी चाहिए?
   • उन्हें प्रत्येक वस्तु के रंग की सूची के साथ मैन्युअल रूप से प्रोग्राम किया जाता है
   • वे हर बार बेतरतीब ढंग से अनुमान लगाते हैं
   • वे ग्रेस्केल फ़ाइलों में संग्रहीत रंग मेटाडेटा पढ़ते हैं
   • वे ग्रेस्केल में परिवर्तित लाखों रंगीन तस्वीरों से सांख्यिकीय प्राथमिकताएँ सीखते हैं
5. एकल फ़ोटो के बजाय वीडियो को रंगीन करते समय एक प्रमुख चुनौती क्या है?
   • झिलमिलाहट से बचने के लिए सभी फ़्रेमों में रंगों को एक समान रखना
   • वीडियो का कोई ग्रेस्केल संस्करण नहीं है
   • चलती छवियों में रंग जोड़ना असंभव है
   • प्रत्येक फ़्रेम का रंग अलग होना चाहिए
6. उदाहरण-आधारित या संकेत-आधारित रंगीकरण उपयोगकर्ता को क्या करने देता है?
   • रंगीन छवियों को केवल ग्रेस्केल में बदलें
   • संदर्भ छवियों या क्लिक किए गए रंग संकेतों का उपयोग करके आउटपुट को निर्देशित करें
   • तंत्रिका नेटवर्क को पूरी तरह से अक्षम करें
   • छवि का किसी अन्य भाषा में अनुवाद करें
7. In the CIE Lab setup described in the guide, which channels does the network predict?
   • The L lightness channel only
   • RGB red and green but not blue
   • The a and b chrominance channels
   • The image’s camera pose
8. Why can direct regression toward an average color produce dull colorization?
   • The model is forced to output only black
   • Regression removes the lightness channel
   • The network cannot use training examples
   • Several plausible colors for a gray pixel may average to a muted, less likely color