스테레오 깊이 추정 퀴즈

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

1. 스테레오 비전의 '차이'란 무엇입니까?
   • 왼쪽 이미지와 오른쪽 이미지 간 일치점의 수평 이동
   • 두 카메라의 밝기 차이
   • 두 카메라 사이의 수직 거리
   • 렌즈 차이로 인한 색상 불일치
2. 깊이는 격차와 어떤 관련이 있습니까?
   • 깊이는 불균형에 정비례합니다.
   • 깊이는 불일치에 반비례합니다.
   • 깊이는 기준선의 불일치 시간과 같습니다.
   • 깊이는 격차와 관련이 없습니다
3. 일치하기 전에 이미지가 '수정'되는 이유는 무엇입니까?
   • 이미지 해상도를 높이려면
   • 이미지에서 색상을 제거하려면
   • 해당 점이 동일한 수평 행에 놓이도록 하려면
   • 움직이는 물체를 흐리게 하려면
4. 스테레오 매칭에 가장 어려운 시나리오는 무엇입니까?
   • 질감이 풍부한 야외 장면
   • 무늬가 있는 러그의 클로즈업
   • 강력하고 다양한 가장자리가 있는 장면
   • 질감이 없는 빈 흰색 벽
5. '기준선'은 무엇을 의미하나요?
   • 두 카메라 사이의 물리적 거리
   • 감지 가능한 최소 깊이
   • 참조 프레임의 노출 시간
   • 이미지의 가장 낮은 밝기
6. 딥 스테레오 네트워크에서 '비용 볼륨'이란 무엇입니까?
   • GPU 메모리 사용량 측정
   • 각 후보 차이에서 기능이 얼마나 잘 일치하는지 평가하는 3D 구조
   • 카메라 하드웨어의 달러 비용
   • 감지된 개체 카테고리 목록
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