Çoklu Nesne İzleme Sınavı

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

1. Çoklu nesne takibinin temel amacı nedir?
   • Her biri için tutarlı bir kimlik korurken kareler boyunca birden fazla nesneyi takip etmek
   • Tek bir görüntüyü sınıflandırmak için
   • Bir videoyu sıkıştırmak için
   • Yeni çerçeveler oluşturmak için
2. 'Algılama yoluyla izleme' paradigması neleri içerir?
   • Dedektörsüz takip
   • Nesneleri her karede algılama ve ardından bu algılamaları kareler arasında bağlama
   • Yalnızca sesli ipuçlarını kullanma
   • Kutuları manuel olarak çizerek izleme
3. SORT gibi izleyicilerde Kalman filtresinin rolü nedir?
   • Görüntüleri sıkıştırır
   • Yeni nesneleri sıfırdan algılar
   • Takip edilen her nesnenin bir sonraki adımda nereye hareket edeceğini tahmin eder
   • Çerçevelere renk katar
4. DeepSORT, SORT'un üstüne ne ekledi?
   • Daha büyük bir görüntü boyutu
   • Ses izleme
   • Otomatik altyazılar
   • Kapatma sonrasında nesnelerin yeniden tanımlanması için öğrenilmiş bir görünüm yerleştirme
5. Çoklu nesne takibinde 'kimlik anahtarı' nedir?
   • İzleyici, genellikle yollar kesiştiğinde iki nesnenin kimliklerini değiştirdiğinde
   • Video çözünürlüğünü değiştirme
   • Kamerayı kapatma
   • Video dosyasını yeniden adlandırma
6. ByteTrack izleme doğruluğunu nasıl geliştirdi?
   • Tüm tespitleri göz ardı ederek
   • Ayrıca güven düzeyi düşük tespitleri atmak yerine ilişkilendirerek
   • Dedektörü çıkararak
   • Yalnızca bir çerçeve kullanarak
7. What does HOTA aim to balance in multi-object tracking evaluation?
   • Image resolution and model size
   • Training speed and GPU memory
   • Detection accuracy and association accuracy
   • Object color and camera frame rate
8. How does SORT assign detections to predicted tracks?
   • It uses a language model to name each object
   • It matches only by color histograms
   • It trains a new detector for each frame
   • It solves a frame-level assignment problem using IoU-based costs and the Hungarian algorithm