Questionário de segmentação panóptica

As respostas e explicações aparecem conforme você responde ao teste.

1. O que a segmentação panóptica atribui a cada pixel de uma imagem?
   • Um rótulo de categoria, além de um ID de instância para objetos contáveis
   • Apenas um valor de profundidade
   • Uma única caixa delimitadora
   • Um nível de desfoque
2. Na terminologia panóptica, o que são classes de “coisas”?
   • Objetos contáveis, como carros e pessoas
   • Regiões amorfas como céu, estrada ou grama
   • Etiquetas de texto na imagem
   • Metadados da câmera
3. Qual é a principal limitação da segmentação semântica que a segmentação panóptica supera?
   • Não pode rotular o céu
   • Só funciona em vídeo
   • Não é possível distinguir instâncias individuais da mesma categoria
   • Ele ignora todo o plano de fundo
4. Qual métrica é usada para avaliar a qualidade da segmentação panóptica?
   • Quadros por segundo
   • Taxa de compressão
   • Precisão de cores
   • Qualidade Panóptica (PQ)
5. What does segmentation quality (SQ) measure within Panoptic Quality?
   • The average IoU of matched predicted and ground-truth segments
   • The number of images in the dataset
   • The speed of inference
   • The fraction of classes that are things
6. Qual arquitetura moderna lida com coisas e objetos em um modelo unificado baseado em consulta?
   • JPEG
   • Máscara2Former
   • ResNet-18 sozinho
   • Um filtro baseado em regras
7. How is Panoptic Quality (PQ) decomposed in the original formulation?
   • As image resolution multiplied by object count
   • As precision plus recall only
   • As segmentation quality multiplied by recognition quality
   • As frame rate divided by latency
8. Why can a single PQ score conceal useful diagnostic information?
   • PQ measures only image brightness
   • PQ excludes stuff classes
   • PQ is not computed from predictions
   • Segmentation and recognition errors can contribute differently to the aggregate