計算機視覺與機器人知到智慧樹章節測試課后答案2024年秋浙江大學第一章單元測試

Transformer網絡引入了哪些關鍵機制來提高序列建模能力？（）

A:自注意力機制B:多頭注意力C:卷積操作D:池化層

答案:自注意力機制；多頭注意力提出了殘差模塊這一“快捷通道”，解決網絡過深難訓練問題的是哪一個網絡模型？（）

A:GoogleNetB:LeNet5C:ResNetD:AlexNet

答案:ResNet基于灰度值的經典分割算法缺點是（）

A:對灰度差異不明顯的效果較差B:不同目標灰度值有重疊的部分效果較差C:對圖像中的噪聲敏感D:運算效率較低

答案:對灰度差異不明顯的效果較差；不同目標灰度值有重疊的部分效果較差；對圖像中的噪聲敏感循環神經網絡常被用于視覺描述生成任務模型中的原因主要為？（）

A:循環神經網絡具有參數共享特性B:循環神經網絡可以提取圖像信息C:循環神經網絡可以處理序列信息D:循環神經網絡可以提取文本語言信息

答案:循環神經網絡可以處理序列信息以下選項屬于對抗機器學習主要研究內容的是（）。

A:對抗防御B:對抗生成C:對抗攻擊D:深度偽造

答案:對抗防御；對抗攻擊

第二章單元測試

關于視頻行為檢測任務的評估指標，以下說法錯誤的是（）

A:時序行為檢測需要計算預測結果與真實行為在時序上的IoUB:時空行為檢測只需要計算空間上的IoUC:IoU的值越大，代表預測框與真實框的貼合程度越高D:與目標檢測類似，行為檢測使用IoU作為評估指標

答案:時空行為檢測只需要計算空間上的IoU視頻數據的結構自頂向下可以分為？（）

A:視頻層、鏡頭、場景層、視頻幀B:視頻層、場景層、鏡頭、視頻幀C:視頻層、視頻幀、鏡頭、場景層D:視頻層、場景層、視頻幀、鏡頭

答案:視頻層、場景層、鏡頭、視頻幀以下哪些方法可以用來提取視頻的時空特征？（）

A:都不行B:靜態圖像特征融合C:3D卷積D:雙流網絡

答案:靜態圖像特征融合；3D卷積；雙流網絡下面哪些事物可以作為視頻跟蹤的目標（）

A:一個球B:一個人C:一只鳥D:一輛車

答案:一個球；一個人；一只鳥；一輛車視頻特征只有空間維度。（）

A:對B:錯

答案:錯

第三章單元測試

相較于二維視覺三維視覺的優勢有（）

A:提高識別能力B:感知能力更強C:色彩更豐富D:增強情感體驗

答案:提高識別能力；感知能力更強；增強情感體驗以下哪幾個特性是點云數據的特性（）

A:無序性B:點的位置是離散的C:不規則性D:點的位置是連續變量

答案:無序性；點的位置是離散的；不規則性；點的位置是連續變量靜態點云的基本任務主要包含。（）

A:分類B:部分分割C:檢測D:語義分割

答案:分類；部分分割；檢測；語義分割對于點云視頻而言，其在空間上具有連續性、不規則性、無序性，而在時間維度上具有離散性、規則性和有序性。（）

A:錯B:對

答案:對PointNet++通過半徑r來搜索鄰居，完成類卷積操作。（）

A:錯B:對

答案:對

第四章單元測試

圖像生成是指利用計算機算法和技術生成圖像的過程。（）

A:錯B:對

答案:對圖像生成可以用于醫學領域的診斷和研究，幫助醫生更好地理解和分析患者的病情。（）

A:錯B:對

答案:對信息的每一種來源或形式都可以稱為一種模態。（）

A:錯B:對

答案:對三維坐標系一般包含（）坐標系。

A:2B:4C:3D:5

答案:5三維形狀一般有幾個刻畫（）。

A:三角面片B:占用場C:符號距離場D:點云

答案:三角面片；占用場；符號距離場；點云

第五章單元測試

陀螺儀在機器人飛行過程中主要用于（）

A:檢測加速度和旋轉運動。B:捕捉高分辨率圖像。C:測量物體距離。D:提供顏色信息。

答案:檢測加速度和旋轉運動。LQR控制的設計涉及哪兩個關鍵部分？（）

A:成本函數和控制范圍B:系統模型和控制目標C:系統模型和成本函數D:控制目標和預測范圍

答案:系統模型和成本函數智能型機器人的特點是（）

A:只有機械手的可編程機器人，在1954年達到成熟，被廣泛應用于汽車制造等行業。B:將人工智能和機器人相結合，具有識別、推理、規劃和學習等功能。C:配備了力覺、視覺或觸覺等傳感器，實現了對環境的感知。D:具備感知和行動能力，能根據環境自行決策和規劃。

答案:將人工智能和機器人相結合，具有識別、推理、規劃和學習等功能。；具備感知和行動能力，能根據環境自行決策和規劃。STRIPS（StanfordResearchInstituteProblemSolver）適用于（）的規劃任