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Questionário de detecção em tempo real YOLO

Revise o design do detector de passagem única, as previsões de grade, as compensações de localização e os limites das taxas de quadros em tempo real do YOLO.

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Pergunta 1 de 8

O que significa a sigla YOLO neste contexto?

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As respostas e explicações aparecem conforme você responde ao teste.

  1. O que significa a sigla YOLO neste contexto?
    • Você só olha uma vez
    • Você só aprende uma vez
    • Seu localizador de objetos on-line
    • Saída de rótulo de objeto produzido
  2. Which cross-domain evaluation did the original YOLO paper report?
    • Transcribing speech from noisy recordings
    • Generalizing from natural images to artwork datasets
    • Classifying satellite images with no labels
    • Estimating depth from stereo video only
  3. Que técnica remove caixas delimitadoras duplicadas e sobrepostas na saída do YOLO?
    • Normalização em lote
    • Abandono
    • Supressão não máxima
    • Aumento de dados
  4. No design original do YOLO, como a imagem de entrada é dividida para previsão?
    • Em colheitas aleatórias
    • Em canais de cores
    • Em uma única região
    • Em uma grade de células
  5. Qual quantidade cada célula da grade prevê junto com as coordenadas da caixa delimitadora?
    • Uma pontuação de confiança de objetividade e probabilidades de classe
    • A resolução da imagem
    • A distância focal da câmera
    • A taxa de compactação do arquivo
  6. Por que o YOLO é especialmente popular para aplicações de vídeo e câmeras ao vivo?
    • Não pode ser executado em GPUs
    • Sua velocidade de passagem única permite taxas de quadros em tempo real
    • É o único modelo que usa cor
    • Não requer nenhum treinamento
  7. What accuracy tradeoff did the original YOLO paper report relative to leading detection systems?
    • It had no localization errors but missed every small object
    • It could detect only one class
    • It made more localization errors while being less likely to predict false detections where nothing existed
    • It required thousands of region-wise classifier runs
  8. Why can a real-time detector still be unsuitable for a particular deployment?
    • A real-time model cannot process images
    • Frame rate guarantees safety certification
    • A detector’s speed proves every object is found
    • Its measured speed does not establish adequate accuracy, latency or robustness for that setting