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文檔簡介
目標探測與識別知到智慧樹章節(jié)測試課后答案2024年秋北京航空航天大學第一章單元測試
以下哪些陳述關(guān)于Johnson判則是正確的()。
A:它表示某一觀察者能完成所給的任務到規(guī)定等級的概率B:接受測試中的每個人的探測和識別能力是不一樣的C:它給出了探測概率為75%時,辨別到不同等級所需的分辨周數(shù)D:它把探測率和傳感器閾值條紋圖案分辨率相關(guān)聯(lián)
答案:接受測試中的每個人的探測和識別能力是不一樣的;它把探測率和傳感器閾值條紋圖案分辨率相關(guān)聯(lián)在多目標跟蹤任務中,由于傳感器和多目標跟蹤環(huán)境的不確定性,以及實際情況下的測量誤差,可能會造成虛假目標的產(chǎn)生。()
A:錯B:對
答案:對在目標的檢測、跟蹤與識別的各階段中,各階段之間有絕對的先后次序。()
A:對B:錯
答案:錯在目標檢測識別任務中,"where"主要解決的問題是()。
A:目標定位B:目標分類C:目標行為描述D:目標的細粒度識別
答案:目標定位由于陰影的外形或與目標本體相似,陰影不會影響目標的檢測與識別。()
A:對B:錯
答案:錯
第二章單元測試
屬于主動遙感的是()。
A:高光譜成像B:近紅外成像C:可見光成像D:雷達成像
答案:雷達成像雷達通過測量電波_________以獲得目標的距離數(shù)據(jù)()。
A:回波強度B:發(fā)射角度C:接收角度D:飛行時間
答案:飛行時間在CMOS圖像傳感器中,電荷轉(zhuǎn)換成電壓的工作是在_______進行的()。
A:每一行像素B:每一個像素C:外部電路D:數(shù)模轉(zhuǎn)換器
答案:每一個像素我國的標準電視體制為()。
A:PALB:NTSCC:CCTVD:VGA
答案:PAL衛(wèi)星上搭載的合成孔徑雷達可以對云層下的物體進行成像()
A:錯B:對
答案:對CT成像使用了X射線束和計算機圖像重建技術(shù)來進行成像()
A:錯B:對
答案:對
第三章單元測試
以下哪種特征是低層特征?()
A:語義特征B:顏色特征C:紋理特征D:形狀特征
答案:顏色特征;紋理特征;形狀特征HOG特征提取的步驟中,梯度方向直方圖的計算方式是()
A:對圖像進行Gamma校正B:將每個cell的梯度方向直方圖進行歸一化C:將圖像灰度化D:計算每個像素點的梯度幅值和方向
答案:計算每個像素點的梯度幅值和方向圖像偏導數(shù)矩陣的兩個特征值如下,以下哪種情況符合Harris角點要求?()
A:0.01,1B:0.01,0.01C:1,1D:1,0.01
答案:1,1利用積分圖計算長方形區(qū)域的像素值之和,需要從積分圖上獲取該區(qū)域_______對應的數(shù)值()。
A:左上角B:右下角C:左下角D:右上角
答案:左上角;右下角;左下角;右上角SIFT特征點提取時,圖像中梯度較大的平直邊緣部位會被判斷為特征點()
A:對B:錯
答案:錯把圖像旋轉(zhuǎn)90度,提取到的HOG特征和原來保持不變()
A:對B:錯
答案:錯
第四章單元測試
以下關(guān)于SIFT算法的表述,說法錯誤的是()。
A:SIFT算法對近距離目標能夠做到特定位置的識別B:SIFT算法復雜,計算速度慢,無法滿足實時運算要求C:SIFT算法對目標的旋轉(zhuǎn)、尺度和視點變化有很好的魯棒性D:SIFT算法對小目標識別具有很好的效果
答案:SIFT算法對小目標識別具有很好的效果下圖展示了準確率-召回率曲線,下列說法正確的是()。
A:紅色曲線代表的算法精度更高B:兩條曲線代表的算法精度一樣高C:無法區(qū)分哪條曲線代表的算法精度更高D:黑色曲線代表的算法精度更高
答案:紅色曲線代表的算法精度更高關(guān)于Anchor-free的優(yōu)點,說法錯誤的是()。
A:不需要計算IoU,節(jié)省了大量算力和內(nèi)存B:anchor-free模型難以處理尺度變化很大的目標C:Anchor-free方式,不需要大量調(diào)整參數(shù),訓練更為簡單D:檢測問題被統(tǒng)一到FCN全卷積網(wǎng)絡中,可以簡單地重用其他任務的idea,如語義分割
答案:anchor-free模型難以處理尺度變化很大的目標單分布高斯背景模型中,采用了如下的背景更新公式:,其中為一個常數(shù),用來反映背景更新率,越大,背景更新的越慢。()
A:對B:錯
答案:錯對于譜殘差這一視覺顯著性方法,下列計算流程正確的是()。
①將局部平滑后的對數(shù)幅度譜作為冗余部分;
②將剩余的部分看作是顯著部分在頻域的信息。
③原對數(shù)幅度譜減去平滑后的對數(shù)幅度譜;
④對圖像進行傅里葉變換;
A:①④③②B:④①②③C:④③①②D:④①③②
答案:④①③②
第五章單元測試
在目標跟蹤過程中,目標的表觀模型和運動模型的建立是在目標檢測階段完成的。()
A:錯B:對
答案:錯表觀模型的建模方式可以分為哪些類型()。
A:判別模型B:生成模型C:自適應模型D:增量式模型
答案:判別模型;生成模型下列哪些描述是關(guān)于基于模型驅(qū)動的目標跟蹤方法的()。
A:常被稱tracking-by-detection(TBD)B:在當前幀對目標區(qū)域建模,下一幀尋找與模型最相似的區(qū)域C:自頂向下的處理思路D:將跟蹤問題轉(zhuǎn)化為模式匹配尋優(yōu)問題
答案:在當前幀對目標區(qū)域建模,下一幀尋找與模型最相似的區(qū)域;自頂向下的處理思路目標的運動模型是對目標哪些屬性的描述()。
A:速度B:大小C:位置D:其余選項都是
答案:其余選項都是Kalman濾波和粒子濾波一樣,都可以處理任意形式的概率分布問題。()
A:對B:錯
答案:錯在粒子濾波的過程中,相似度高的地方應該()。
A:多放粒子B:少放粒子C:不放粒子D:不需要放粒子
答案:多放粒子匈牙利算法主要用于求解哪種問題()。
A:網(wǎng)絡流問題B:任務分配問題C:最短路徑問題D:最小生成樹問題
答案:任務分配問題基于核的跟蹤算法主要是采用特征域上的參數(shù)模型來描述目標的外觀特征。()
A:錯B:對
答案:對
第六章單元測試
以下哪項不是遙感圖像變化檢測的研究目的()。
A:更好地管理和利用資源。B:及時準確地探測地表特征的變化。C:理解人類與自然現(xiàn)象之間的關(guān)系和相互作用。D:提高遙感圖像的分辨率。
答案:提高遙感圖像的分辨率。在遙感目標檢測識別中,與水平檢測框相比旋轉(zhuǎn),檢測框的優(yōu)點主要有()。
A:包含更少的背景像素,目標和背景之間的分類更容易。B:能夠更好地處理具有極大長寬比、密集排列、方向任意等特性的目標。C:相鄰目標存在更大的重疊區(qū)域。D:反映了目標真實的物理尺寸。
答案:包含更少的背景像素,目標和背景之間的分類更容易。;能夠更好地處理具有極大長寬比、密集排列、方向任意等特性的目標。;反映了目標真實的物理尺寸。語義分割在自動駕駛中的主要應用是什么()
A:提供車輛狀態(tài)信息,幫助車輛監(jiān)測自身狀態(tài)和健康狀況B:提供環(huán)境感知信息,幫助車輛理解道路情況、檢測障礙物和行人等,從而實現(xiàn)自動駕駛功能C:提供車輛控制信息,幫助車輛自動控制加速、剎車和轉(zhuǎn)向等D:提供導航信息,幫助車輛規(guī)劃路線和行駛方向
答案:提供環(huán)境感知信息,幫助車輛理解道路情況、檢測障礙物和行人等,從而實現(xiàn)自動駕駛功能以下關(guān)于語義分割、實例分割和全景分割之間關(guān)系的下列表述中,錯誤的是()
A:語義分割不需要區(qū)分同種語義的不同實例B:它們都是計算機視覺領(lǐng)域的基本任務C:全景分割不需要區(qū)分同種語義的不同實例D:全景分割包括語義分割和實例分割
答案:全景分割不需要區(qū)分同種語義的不同實例視頻目標分割(VOS)一般是在視頻的連續(xù)幀中尋找感興趣目標的對應邊界框。()
A:錯B:對
答案:錯
第七章單元測試
旋轉(zhuǎn)框目標檢測主要解決了什么問題?()
A:目標的尺寸識別B:目標的形狀識別C:目標的方向和位置識別D:目標的顏色識別
答案:目標的方向和位置識別遙感圖像細粒度目標檢測主要解決細粒度類間差異較大的問題。()
A:錯B:對
答案:錯關(guān)于遙感圖像細粒度目標檢測與識別的發(fā)展趨勢,以下哪些說法是正確的()。
A:遙感圖像細粒度目標檢測不需要高空間分辨率。B:遙感圖像細粒度目標檢測主要關(guān)注場景分類,不涉及目標的具體型號識別。C:遙感圖像細粒度目標檢測在檢測和定位的精細化程度上提出了更高要求。D:隨著遙感圖像細節(jié)信息的逐漸豐富,出現(xiàn)了旋轉(zhuǎn)框目標檢測與細粒度目標檢測兩大類新任務。
答案:遙感圖像細粒度目標檢測在檢測和定位的精細化程度上提出了更高要求。;隨著遙感圖像細節(jié)信息的逐漸豐富,出現(xiàn)了旋轉(zhuǎn)框目標檢測與細粒度目標檢測兩大類新任務。關(guān)于遙感圖像細粒度目標檢測識別的難點,以下哪一項是正確的?()
A:遙感圖像細粒度目標檢測不需要局部判別性特征。B:細粒度類別之間的差異較大,容易區(qū)分。C:遙感圖像成像視角多樣,可用信息較豐富。D:遙感圖像成像視角單一,可用信息較少,細粒度類間差異更小。
答案:遙感圖像成像視角單一,可用信息較少,細粒度類間差異更小。在自動駕駛系統(tǒng)中,多模態(tài)傳感器的作用是什么?()
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