Bài kiểm tra xử lý đám mây điểm

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

1. Đám mây điểm là gì?
   • Tập hợp các điểm 3D mô tả các bề mặt trong không gian
   • Lưới pixel màu 2D
   • Một cụm máy chủ xử lý đồ họa
   • Bản đồ thời tiết mây che phủ
2. Tại sao CNN hình ảnh tiêu chuẩn không thể được áp dụng trực tiếp vào các đám mây điểm?
   • Đám mây điểm quá nhỏ
   • Các điểm không có thứ tự và thiếu cấu trúc lưới thông thường
   • Các đám mây điểm không chứa thông tin không gian
   • CNN chỉ hoạt động với màu đen và trắng
3. Mạng đám mây điểm phải tôn trọng thuộc tính quan trọng nào?
   • Bất biến màu sắc
   • Thứ tự đọc từ trái sang phải nghiêm ngặt
   • Hoán vị bất biến theo thứ tự điểm
   • Độ phân giải hình ảnh cố định
4. PointNet đã đạt được sự độc lập về thứ tự như thế nào?
   • Bằng cách sắp xếp điểm theo thứ tự bảng chữ cái
   • Bằng cách chuyển đổi điểm thành pixel trước
   • Bằng cách loại bỏ tất cả trừ điểm đầu tiên
   • Bằng cách sử dụng hàm đối xứng như gộp tối đa trên các tính năng trên mỗi điểm
5. Thuật toán Điểm gần nhất lặp lại (ICP) làm gì?
   • Căn chỉnh hai đám mây điểm thành một khung tọa độ chung
   • Nén các đám mây điểm để lưu trữ
   • Điểm màu theo chiều cao
   • Phát hiện khuôn mặt trong bản quét 3D
6. Tại sao việc lấy mẫu voxel thường được sử dụng?
   • Để thêm nhiều điểm hơn cho chi tiết
   • Để giảm các đám mây lớn, dày đặc xuống kích thước đồng đều hơn, dễ quản lý hơn
   • Để chuyển đổi dữ liệu 3D thành âm thanh
   • Để mã hóa đám mây điểm
7. PointNet++ bổ sung thêm gì ngoài khả năng xử lý tính năng theo từng điểm độc lập của PointNet?
   • Thứ tự cố định từ trái sang phải cho mọi đám mây điểm
   • Tích chập chỉ hình ảnh được áp dụng cho pixel RGB
   • Nhóm các điểm lân cận theo thứ bậc để tìm hiểu các đặc điểm cục bộ ở nhiều tỷ lệ
   • Quy tắc xóa mọi điểm bên ngoài gốc tọa độ
8. Tại sao quy trình đám mây điểm có thể loại bỏ các ngoại lệ thống kê trước khi lập mô hình?
   • Để tạo một chuỗi có thứ tự từ các điểm còn lại
   • Để chuyển đổi đám mây thành biểu đồ phổ âm thanh hai chiều
   • Để thêm các quy tắc bề mặt tổng hợp vào mọi điểm
   • Để loại bỏ các điểm nhiễu bị cô lập không phù hợp với phân bố điểm xung quanh