Тест на сегментацію панорами

Відповіді та пояснення з’являються під час виконання тесту.

1. Що призначає панорамна сегментація кожному пікселю зображення?
   • Мітка категорії, а також ідентифікатор екземпляра для підрахованих об’єктів
   • Тільки значення глибини
   • Одна обмежувальна рамка
   • Рівень розмиття
2. У паноптичній термінології, що таке «класи речей»?
   • Лічильні об’єкти, такі як машини та люди
   • Аморфні області, такі як небо, дорога або трава
   • Текстові мітки на зображенні
   • Метадані камери
3. Яке основне обмеження семантичної сегментації долає паноптична сегментація?
   • Він не може позначити небо
   • Працює лише на відео
   • Він не може розрізняти окремі екземпляри однієї категорії
   • Він ігнорує весь фон
4. Який показник використовується для оцінки якості панорамної сегментації?
   • Кадров в секунду
   • Ступінь стиснення
   • Точність кольору
   • Паноптична якість (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. Яка сучасна архітектура обробляє і речі, і інше в одній уніфікованій моделі на основі запитів?
   • JPEG
   • Mask2Former
   • ResNet-18 один
   • Фільтр на основі правил
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