Test legat de ghid · Mediu Nivel

Test de flux optic

Test optical-flow vectors, brightness constancy, RAFT, occlusion, motion limits, and task-specific validation. Check evidence and limits.

Căi de ghidare aferenteFlux optic
Întrebare 1 de 8

Ce estimează de fapt fluxul optic?

Previzualizează fiecare întrebare8 întrebări

Răspunsurile și explicațiile apar pe măsură ce susțineți testul.

  1. Ce estimează de fapt fluxul optic?
    • Mișcarea aparentă a pixelilor între cadre consecutive
    • Temperatura de culoare a fiecărui cadru
    • Numărul de obiecte dintr-o singură imagine
    • Forma de undă audio care însoțește un videoclip
  2. Care este ipoteza „constanței luminozității” utilizată în fluxul optic clasic?
    • Fiecare cadru trebuie să aibă aceeași luminozitate medie
    • Un punct în mișcare păstrează aproximativ aceeași luminozitate între cadre
    • Luminozitatea trebuie să crească constant peste un videoclip
    • Numai videoclipurile alb-negru pot fi analizate
  3. Which method uses a 4D correlation volume and recurrent updates for optical flow?
    • Teseract
    • Mask R-CNN
    • PLATA
    • Swin patch merging
  4. Why can classic optical-flow assumptions fail in fast motion?
    • Because frames contain no pixels
    • Because flow is a text-only task
    • Because all motion is uniform
    • Large displacement, occlusion, or brightness changes violate local smoothness or brightness-constancy assumptions
  5. Care aplicație se bazează direct pe estimarea mișcării dintre cadre?
    • Interpolarea cadrului video pentru o mișcare lentă lină
    • Verificarea ortografică a unui document text
    • Sortarea fotografiilor după dimensiunea fișierului
    • Transformarea vorbirii în text
  6. Ce este o problemă de „ocluzie” în fluxul optic?
    • Când videoclipul este prea puternic iluminat
    • Când un pixel devine ascuns sau dezvăluit, deci nu există potriviri valide între cadre
    • Când frame rate este exact 30 fps
    • Când două videoclipuri sunt îmbinate împreună
  7. What is the output of dense optical flow?
    • One class label for the whole clip
    • A 3D mesh with metric scale
    • A displacement vector estimate for each image pixel
    • A transcript of the audio
  8. What is one reason flow can be uncertain in a textureless region?
    • Every pixel is assigned a unique object name
    • The region has too many labels
    • Optical flow only works on text
    • There may be too little local visual information to identify a unique match