Bài kiểm tra có liên kết hướng dẫn · Trung bình Cấp độ

Bài kiểm tra mẫu bất kỳ phân đoạn nào

Hiểu phân đoạn hình ảnh và video có thể nhắc nhở thông qua SAM ban đầu và các phương thức mở rộng, dữ liệu và bộ nhớ SAM 2 sau này.

Đường dẫn hướng dẫn liên quanPhân khúc mọi mô hình
Câu hỏi 1 của 8

Ý tưởng cốt lõi nào khiến SAM trở thành 'mô hình nền tảng' cho phân khúc?

Xem trước mọi câu hỏi8 câu hỏi

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

  1. Ý tưởng cốt lõi nào khiến SAM trở thành 'mô hình nền tảng' cho phân khúc?
    • Nó xử lý việc phân đoạn như một nhiệm vụ có thể nhắc nhở để khái quát hóa các đối tượng không nhìn thấy được
    • Nó chỉ hoạt động trên khuôn mặt
    • Nó đòi hỏi phải đào tạo lại cho mỗi hình ảnh mới
    • Nó xuất ra các hộp giới hạn, không bao giờ tạo mặt nạ
  2. Bộ dữ liệu SA-1B được sử dụng để huấn luyện SAM có kích thước khoảng bao nhiêu?
    • Khoảng 1.000 khẩu trang
    • Hơn 1 tỷ mặt nạ trên 11 triệu hình ảnh
    • Khoảng 1 triệu khẩu trang
    • Đúng 50.000 khẩu trang
  3. Tại sao SAM chia kiến trúc của nó thành bộ mã hóa hình ảnh hạng nặng và bộ mã hóa/giải mã dấu nhắc hạng nhẹ?
    • Để làm cho việc đào tạo không thể
    • Để tránh sử dụng bất kỳ mạng lưới thần kinh nào
    • Vì vậy, một hình ảnh nhúng có thể được sử dụng lại cho nhiều lời nhắc tương tác trong thời gian thực
    • Bởi vì mặt nạ chỉ được tính toán trên CPU
  4. SAM xử lý lời nhắc mơ hồ như thế nào, chẳng hạn như một cú nhấp chuột có thể có nghĩa là nhiều đối tượng?
    • Nó từ chối xuất ra bất cứ thứ gì
    • Nó luôn chọn đối tượng lớn nhất
    • Nó yêu cầu người dùng nhập mô tả
    • Nó dự đoán nhiều mặt nạ hợp lệ và xếp hạng chúng theo độ tin cậy
  5. SAM sử dụng loại xương sống nào để mã hóa hình ảnh đầu vào?
    • Máy biến đổi tầm nhìn (ViT)
    • Mạng lưới thần kinh tái phát
    • Cây quyết định
    • Máy vectơ hỗ trợ
  6. SAM 2 đã bổ sung khả năng chính nào vào năm 2024?
    • Phiên âm âm thanh
    • Phân đoạn và theo dõi đối tượng trên các khung hình video
    • Tạo chú thích văn bản
    • Hỗ trợ in 3D
  7. What role did the data engine play in the original SAM project?
    • It replaced the image encoder with a text-only model
    • It automatically verified every mask as medically correct
    • It iteratively combined model-assisted annotation and human annotation to build SA-1B
    • It generated labels without human or model assistance
  8. How does SAM 2 use memory for video segmentation?
    • It discards all frames after processing each one
    • It predicts only a video-level class label
    • It replaces the prompt with an audio transcript
    • It stores information from prior frames to help segment the object in later frames