10

Question 1

Kompiuterinė rega

Answer 1

Leidžia kompiuteriams analizuoti ir interpretuoti vizualinę informacija iš vaizdų ar vaizdo įrašų

Question 2

Objektų aptikimas

Answer 2

Atpažįsta objektų klases paveikslelyje ir nustato jų tikslias vietas (ribines dėžutes)

Question 3

Vaizdų klasifikavimas

Answer 3

Priskiria visam paveikslėliui viena klasę

Question 4

Semantinis segmentavimas

Answer 4

Priskiria kiekvienam vaizdo pikseliui klasę, leidžiant tiksliai pažymėti objektų ribas paveikslėlyje

Question 5

Kovoliucija

Answer 5

Pagrindinė operacija CNN, leidžianti aptikti vietinius duomenų bruožus, tokius kaip kraštai ar tekstūros

Question 6

Kaip veikia konvoliucija

Answer 6

Atliekama taikant “slankiojanti langą” (filtrą), kuris juda per įvesties duomenis, išgaudamas vietines savybes

Question 7

Konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN)

Answer 7

Specializuoti tinklai, skirti vaizdinių duomenų apdorojimui

Question 8

Sutelkimas (pooling)

Answer 8

Sumažina erdvinį duomenų dydį, išlaikydamas svarbiausia informaciją

Question 9

AlexNet, VGG, ResNet

Answer 9

AlexNet buvo pirmasis gilus CNN tinklas, pirmasis plačiai panaudojo ReLU aktyvacijas ir sudėtines konvoliucines sluoksnių struktūras. VGG turi 16-19 sluoksnių. ResNet įvėdė likutinius ryšius, leidžiandžius treniruoti labai gilius tinklus