Bài kiểm tra có liên kết hướng dẫn · Dễ dàng Cấp độ

Bài kiểm tra chú thích hình ảnh

Xem lại quy trình chú thích hình ảnh, sự chú ý, chú thích COCO và các biện pháp đánh giá, đồng thời nhận ra rủi ro ảo giác đối tượng.

Đường dẫn hướng dẫn liên quanChú thích hình ảnh
Câu hỏi 1 của 8

Hệ thống chú thích hình ảnh tạo ra kết quả gì?

Xem trước mọi câu hỏi8 câu hỏi

Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.

  1. Hệ thống chú thích hình ảnh tạo ra kết quả gì?
    • Mô tả ngôn ngữ tự nhiên của hình ảnh
    • Phiên bản có độ phân giải cao hơn của hình ảnh
    • Chỉ danh sách tọa độ pixel
    • Một tập tin nén của hình ảnh
  2. Trong quy trình tạo phụ đề cổ điển, bộ mã hóa hình ảnh đóng vai trò gì?
    • Nó viết câu cuối từng chữ
    • Nó trích xuất các biểu diễn đặc trưng từ hình ảnh
    • Nó dịch chú thích giữa các ngôn ngữ
    • Nó chấm điểm ngữ pháp của chú thích
  3. Tại sao sự chú ý lại hữu ích trong việc chú thích hình ảnh?
    • Nó nén hình ảnh để tiết kiệm dung lượng
    • Nó loại bỏ sự cần thiết của bất kỳ dữ liệu đào tạo nào
    • Nó cho phép mô hình tập trung vào các vùng hình ảnh có liên quan cho mỗi từ
    • Nó chuyển đổi chú thích thành âm thanh
  4. Tập dữ liệu nào được sử dụng rộng rãi để đào tạo và đánh giá chú thích hình ảnh?
    • MNIST
    • văn bản Wiki
    • LibriSpeech
    • MS COCO
  5. Việc bộ giải mã phụ đề tạo ra các từ 'tự động hồi phục' có ý nghĩa gì?
    • Nó dự đoán từng từ bằng cách sử dụng hình ảnh và các từ được tạo cho đến nay
    • Nó tạo ra tất cả các từ cùng một lúc
    • Nó chỉ xuất ra một từ duy nhất cho mỗi hình ảnh
    • Nó hồi quy hình ảnh trở lại pixel
  6. Một dạng lỗi phổ biến của các mô hình phụ đề được gọi là 'ảo giác' đề cập đến điều gì?
    • Tạo chú thích quá ngắn
    • Mô tả các vật thể không thực sự có trong ảnh
    • Dịch phụ đề sai
    • Chạy quá chậm trên hình ảnh lớn
  7. How many human captions were collected for each image in the original COCO Captions dataset?
    • One caption total for the entire dataset
    • No text descriptions were collected
    • Five captions per image
    • One hundred captions for every image
  8. What does CIDEr compare when evaluating an image caption?
    • Only the image’s pixel resolution
    • The caption’s audio waveform against a transcript
    • Whether the caption contains a certain number of words
    • The candidate caption against human reference captions using consensus-weighted n-grams