Rehber bağlantılı sınav · Sert Seviye

DETR Trafo Tespit Sınavı

DETR nesne sorgularını, Macar eşleştirmesini, nesne olmayan hedefleri, sınıflandırma ve kutu kayıplarını ve küme tabanlı algılayıcısının NMS'i neden atladığını test edin.

İlgili kılavuz yollarıDetr Trafo Tespiti
Soru 1 arasında 8

Faster R-CNN gibi geleneksel dedektörlerle karşılaştırıldığında DETR neyi ortadan kaldırır?

Her soruyu önizleyin8 sorular

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

  1. Faster R-CNN gibi geleneksel dedektörlerle karşılaştırıldığında DETR neyi ortadan kaldırır?
    • Ankraj kutuları ve maksimum olmayan bastırma gibi elle tasarlanmış bileşenler
    • Tamamen CNN omurgası
    • Herhangi bir eğitim verisine duyulan ihtiyaç
    • Çıkış formatı olarak sınırlayıcı kutular
  2. DETR, eğitim sırasında tahminleri temel gerçek nesnelerle eşleştirmek için hangi algoritmayı kullanıyor?
    • k-kümeleme anlamına gelir
    • Gradyan artırma
    • Macar (iki parçalı) eşleştirme algoritması
    • Işın arama
  3. DETR'nin 'nesne sorguları' nelerdir?
    • Kullanıcı tarafından yazılan metin istemleri
    • Sabit boyutlarda ankraj kutuları
    • Görüntüden örneklenen pikseller
    • Kod çözücünün tespitlere dönüştüğü sabit bir dizi öğrenilmiş yerleştirme
  4. DETR hangi genel mimariyi birleştiriyor?
    • Tekrarlayan bir ağ artı bir karar ağacı
    • Bir CNN omurgası artı bir transformatör kodlayıcı-kod çözücü
    • Saf bir GAN
    • Bir k-en yakın komşu sınıflandırıcısı
  5. How does DETR's training objective support inference without a separate NMS stage?
    • They make every possible duplicate prediction mathematically impossible
    • The model can only output one object per image
    • One-to-one matching and set losses discourage multiple predictions for the same object
    • A hidden NMS classifier supplies every training target
  6. Orijinal DETR'nin bilinen zayıflığı hangisiydi?
    • Yavaş eğitim yakınsaması ve daha zayıf küçük nesne tespiti
    • GPU'larda çalışamadı
    • Etiketlenmiş veri gerektirmedi
    • Yalnızca gri tonlamalı görüntülerde çalıştı
  7. What training label does original DETR assign to an object query that is not matched to a ground-truth object?
    • The largest visible object's class regardless of matching
    • The no-object class
    • A mandatory new ground-truth object invented for the query
    • The image's filename as a class label
  8. Which prediction errors does DETR's set loss penalize on matched object pairs?
    • Only the number of letters in the class name
    • Only the image's compression size
    • Only whether the training batch uses a GPU
    • Both the predicted class and bounding-box errors