Kuis Model Segmen Apa Saja

Jawaban dan penjelasan muncul saat Anda mengikuti kuis.

1. Ide inti apa yang menjadikan SAM sebagai 'model dasar' untuk segmentasi?
   • Ini memperlakukan segmentasi sebagai tugas cepat yang menggeneralisasi objek yang tidak terlihat
   • Ini hanya berfungsi pada wajah
   • Hal ini memerlukan pelatihan ulang untuk setiap gambar baru
   • Ini menghasilkan kotak pembatas, tidak pernah menutupi
2. Kira-kira seberapa besar dataset SA-1B yang digunakan untuk melatih SAM?
   • Sekitar 1.000 masker
   • Lebih dari 1 miliar masker di 11 juta gambar
   • Sekitar 1 juta masker
   • Tepatnya 50.000 masker
3. Mengapa SAM membagi arsitekturnya menjadi encoder gambar berat dan encoder/decoder cepat yang ringan?
   • Untuk membuat pelatihan menjadi tidak mungkin
   • Untuk menghindari penggunaan jaringan saraf apa pun
   • Jadi satu penyematan gambar dapat digunakan kembali untuk banyak perintah interaktif secara real-time
   • Karena masker dihitung pada CPU saja
4. Bagaimana SAM menangani prompt yang ambigu, seperti satu klik yang dapat berarti beberapa objek?
   • Ia menolak untuk mengeluarkan apa pun
   • Itu selalu mengambil objek terbesar
   • Ini meminta pengguna untuk mengetikkan deskripsi
   • Ini memprediksi beberapa topeng yang valid dan memberi peringkat berdasarkan keyakinan
5. Jenis tulang punggung apa yang digunakan SAM untuk menyandikan gambar masukan?
   • Transformator Visi (ViT)
   • Jaringan saraf berulang
   • Pohon keputusan
   • Mesin vektor pendukung
6. Kemampuan utama apa yang ditambahkan SAM 2 pada tahun 2024?
   • Transkripsi audio
   • Menyegmentasikan dan melacak objek di seluruh bingkai video
   • Menghasilkan keterangan teks
   • Dukungan pencetakan 3D
7. What role did the data engine play in the original SAM project?
   • It replaced the image encoder with a text-only model
   • It automatically verified every mask as medically correct
   • It iteratively combined model-assisted annotation and human annotation to build SA-1B
   • It generated labels without human or model assistance
8. How does SAM 2 use memory for video segmentation?
   • It discards all frames after processing each one
   • It predicts only a video-level class label
   • It replaces the prompt with an audio transcript
   • It stores information from prior frames to help segment the object in later frames