मल्टी-व्यू स्टीरियो क्विज़

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

1. मल्टी-व्यू स्टीरियो आम तौर पर क्या मानता है कि यह शुरू होने से पहले ही ज्ञात है?
   • कैमरा प्रत्येक छवि के लिए पोज़ देता है
   • अंतिम 3डी जाल
   • हर सतह के रंग
   • दृश्य में वस्तुओं के नाम
2. सही 3डी बिंदु खोजने के लिए एमवीएस किस मूल सिद्धांत का उपयोग करता है?
   • छवि चमक को अधिकतम करना
   • एकाधिक दृश्यों में फोटो-संगति
   • फ़ाइल का आकार छोटा करना
   • पिक्सेल का यादृच्छिक नमूनाकरण
3. एमवीएस मोशन से स्ट्रक्चर के आउटपुट से कैसे भिन्न है?
   • एमवीएस केवल एक छवि पर काम करता है
   • एमवीएस कैमरे की स्थिति को पूरी तरह से नजरअंदाज कर देता है
   • एमवीएस घनी प्रति-पिक्सेल गहराई पैदा करता है, जबकि एसएफएम एक विरल बिंदु बादल देता है
   • एमवीएस ज्यामिति के बजाय ऑडियो आउटपुट करता है
4. प्लेन-स्वीप स्टीरियो क्या करता है?
   • कैमरे को भौतिक रूप से घुमाता है
   • लेंस से धूल साफ़ करता है
   • छवियों को वर्णानुक्रम में क्रमित करता है
   • एक आभासी विमान को गहराई तक ले जाता है और पता लगाता है कि कहां के विचार सबसे अच्छे से मेल खाते हैं
5. एमवीएस के लिए कौन सी सतहें विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण हैं?
   • बनावटहीन और परावर्तक सतहें
   • चमकीले रंग की चित्रित सतहें
   • खुरदुरी पत्थर की सतह
   • नुकीले किनारों वाली कोई भी चीज़
6. एमवीएसनेट जैसी सीखने-आधारित पद्धतियां क्लासिक एमवीएस पर कैसे सुधार करती हैं?
   • वे किसी भी कैमरे की आवश्यकता को समाप्त कर देते हैं
   • वे अधिक मजबूती के लिए मिलान लागत और गहराई से नियमितीकरण को शुरू से अंत तक सीखते हैं
   • वे केवल ग्रेस्केल में काम करते हैं
   • वे 3डी के बजाय 2डी छवियां बनाते हैं
7. How may an MVS system compare a hypothesized depth across neighboring views?
   • Compare only the file names
   • Use the language-model perplexity
   • Warp image patches and measure their appearance agreement, for example with normalized cross-correlation
   • Count camera metadata fields
8. After per-image depth maps are estimated, what can MVS do with them?
   • Convert them into language tokens
   • Replace the camera poses with labels
   • Discard all cross-view information
   • Fuse them into a denser point cloud or mesh and filter inconsistencies