ガイド連動クイズ · 中 レベル

非最大抑制クイズ

貪欲な NMS、ユニオンよりも交差、信頼度の順序付け、混雑したシーンのしきい値のトレードオフ、およびソフト スコアの抑制を確認します。

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質問 1 の 8

物体検出における非最大抑制の主な目的は何ですか?

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クイズに答えると、答えと解説が表示されます。

  1. 物体検出における非最大抑制の主な目的は何ですか?
    • 重複する重複するボックスをオブジェクトごとに 1 つずつ保持して削除するには
    • 検出されるボックスの数を増やすには
    • 入力画像のサイズを変更するには
    • 検出器の重みをトレーニングするには
  2. 標準 NMS は、2 つのボックスが重なりすぎているかどうかを判断するためにどのメトリックを使用しますか?
    • 中心間のユークリッド距離
    • 交差オーバーユニオン (IoU)
    • 特徴のコサイン類似度
    • ピクセルの色の違い
  3. 貪欲な NMS では、各ラウンドでどのボックスが最初に選択されますか?
    • エリア別最大のボックス
    • 画像の中心に最も近いボックス
    • 最も高い信頼スコアを持つボックス
    • ランダムに選ばれたボックス
  4. 混雑したシーンにおける貪欲な NMS の既知の弱点は何ですか?
    • カラー画像は扱えない
    • 全体的に生成されるボックスが常に少なすぎます
    • 実行するにはGPUトレーニングが必要です
    • 保持されているボックスに重なる本物の近くのオブジェクトを抑制する可能性があります
  5. Soft-NMS は標準 NMS とどのように異なりますか?
    • 重なっているボックスを完全に削除するのではなく、スコアを減衰させます。
    • スコアに関係なくすべてのボックスを削除します
    • 信頼スコアを完全に無視します
    • トレーニング中のみ機能します
  6. NMS は通常、オブジェクト クラスごとに個別に適用されるのはなぜですか?
    • 各クラスは異なる画像解像度を必要とするため
    • したがって、あるクラスのボックスは別のクラスのボックスを抑制しません
    • アルゴリズムを意図的に遅くするため
    • IoU はクラス間で計算できないため
  7. How is Intersection over Union (IoU) calculated for two detection boxes?
    • Union area divided by the intersection area
    • The sum of both box perimeters
    • Intersection area divided by the union area
    • The distance between the box centers
  8. What is a typical effect of lowering the IoU threshold in greedy NMS?
    • Fewer boxes are suppressed in all cases
    • The detector retrains its class labels
    • The confidence scores are converted into image pixels
    • More overlapping boxes are suppressed, which can risk removing nearby real objects