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स्टीरियो गहराई अनुमान प्रश्नोत्तरी

जांचें कि स्टीरियो कैमरा ज्यामिति, असमानता मिलान, लागत मात्रा और सेंसर फ़्यूज़न विश्वसनीय 3डी गहराई अनुमान में कैसे योगदान करते हैं।

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प्रश्न 1 का 8

स्टीरियो विज़न में 'असमानता' क्या है?

प्रत्येक प्रश्न का पूर्वावलोकन करें8 प्रश्न

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

  1. स्टीरियो विज़न में 'असमानता' क्या है?
    • बाएँ और दाएँ छवियों के बीच एक मिलान बिंदु का क्षैतिज बदलाव
    • दोनों कैमरों की चमक में अंतर
    • दो कैमरों के बीच की ऊर्ध्वाधर दूरी
    • लेंस में अंतर के कारण रंग का बेमेल होना
  2. गहराई का असमानता से क्या संबंध है?
    • गहराई असमानता से सीधे आनुपातिक है
    • गहराई असमानता के व्युत्क्रमानुपाती होती है
    • गहराई आधार रेखा से गुणा असमानता के बराबर होती है
    • गहराई का असमानता से कोई संबंध नहीं है
  3. मिलान से पहले छवियों को 'सुधार' क्यों किया जाता है?
    • छवि रिज़ॉल्यूशन बढ़ाने के लिए
    • छवियों से रंग हटाने के लिए
    • संगत बिंदुओं को एक ही क्षैतिज पंक्ति पर रखना
    • चलती हुई वस्तुओं को धुंधला करने के लिए
  4. स्टीरियो मिलान के लिए कौन सा परिदृश्य सबसे कठिन है?
    • एक समृद्ध बनावट वाला बाहरी दृश्य
    • एक पैटर्न वाले गलीचे का क्लोज़-अप
    • मजबूत, विविध किनारों वाला एक दृश्य
    • बिना किसी बनावट वाली एक ख़ाली सफ़ेद दीवार
  5. 'आधार रेखा' किसको संदर्भित करती है?
    • दो कैमरों के बीच की भौतिक दूरी
    • न्यूनतम पता लगाने योग्य गहराई
    • संदर्भ फ़्रेम का एक्सपोज़र समय
    • छवि में सबसे कम चमक
  6. डीप स्टीरियो नेटवर्क में 'लागत मात्रा' क्या है?
    • GPU मेमोरी उपयोग का एक माप
    • एक 3डी संरचना यह बताती है कि प्रत्येक उम्मीदवार की असमानता पर सुविधाएँ कितनी अच्छी तरह मेल खाती हैं
    • कैमरा हार्डवेयर की डॉलर लागत
    • खोजी गई वस्तु श्रेणियों की सूची
  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