Quiz dotyczący super rozdzielczości obrazu

Odpowiedzi i wyjaśnienia pojawiają się w miarę rozwiązywania quizu.

1. Dlaczego superrozdzielczość pojedynczego obrazu nazywana jest „źle postawionym” problemem?
   • Wiele różnych obrazów o wysokiej rozdzielczości może dać ten sam sygnał wejściowy o niskiej rozdzielczości
   • Obrazy wejściowe są zawsze uszkodzone i nie da się ich naprawić
   • Matematyka nie ma żadnego rozwiązania
   • Wymaga więcej pamięci niż jakikolwiek inny procesor graficzny
2. Jaka jest powszechna wada uczenia sieci o super rozdzielczości ze stratą MSE jedynie w pikselach?
   • Sygnały wyjściowe stają się zbyt ostre i hałaśliwe
   • Wydruki wyglądają na rozmyte i nadmiernie wygładzone
   • Modelka odmawia powiększenia obrazu
   • Może przetwarzać tylko obrazy w skali szarości
3. Co dodaje model ESRGAN oparty na GAN, aby poprawić postrzeganą ostrość?
   • Większe jądra interpolacji dwusześciennej
   • Filtr wyostrzający krawędzie oparty na regułach
   • Dyskryminator i percepcyjna utrata przestrzeni cech
   • Tylko więcej epok szkoleniowych
4. Dlaczego wyjścia o super rozdzielczości należy traktować ostrożnie w zastosowaniach kryminalistycznych i medycznych?
   • Zawsze mają niższą jakość niż dane wejściowe
   • Nie można ich zapisać w standardowych formatach
   • Za każdym razem podwajają rozmiar pliku
   • Model wymyśla wiarygodne szczegóły, które mogą nie być prawdziwą treścią
5. W jaki sposób superrozdzielczość oparta na dyfuzji (jak SR3) generuje szczegóły?
   • Poprzez iteracyjne dopracowanie szumu do szczegółów w wielu krokach
   • Kopiując piksele z bazy danych zdjęć stockowych
   • Poprzez zastosowanie pojedynczego splotu wyostrzającego
   • Kompresując obraz w formacie JPEG
6. Na jaki problem konkretnie ukierunkowany jest Real-ESRGAN w porównaniu z wcześniejszymi modelami SR?
   • Skalowanie wyłącznie obrazów animowanych
   • Radzenie sobie z chaotycznymi degradacjami w świecie rzeczywistym, takimi jak szum i kompresja
   • Celowe zmniejszenie rozdzielczości obrazu
   • Konwersja obrazów do grafiki wektorowej
7. Do czego służy splot subpikselowy w ESPCN?
   • Szacuje przepływ optyczny pomiędzy klatkami wideo
   • Klasyfikuje obiekty bez upsamplingu
   • Przestawia kanały fabularne w siatkę obrazu o wyższej rozdzielczości
   • Dodaje monit tekstowy do osadzania obrazu
8. Jakiego rodzaju pary obrazów zebrał zbiór danych RealSR?
   • Tylko syntetyczne obrazy z szumem Gaussa
   • Opisy tekstowe połączone z dźwiękiem
   • Niesparowane skany medyczne od różnych pacjentów
   • Rzeczywiste, sparowane obrazy o niskiej i wysokiej rozdzielczości zarejestrowane przy użyciu różnych kamer lub ustawień powiększenia