2.2 KT Phân tích dữ liệu nâng cao (T1, 2)

Open Ended

Câu hỏi thử thách: Ý nghĩa của bước xử lý này?

Open Ended

Câu hỏi thử thách: Ý nghĩa của bước xử lý này?

Open Ended

Câu hỏi thử thách: Ý nghĩa của bước xử lý này?

Open Ended

Câu hỏi thử thách: Ý nghĩa của bước xử lý này?

Open Ended

Câu hỏi thử thách: Ý nghĩa của bước xử lý này?

Open Ended

Câu hỏi thử thách: Ý nghĩa của bước xử lý này?

Multiple Choice

Khi thực hiện lệnh điều chỉnh kích thước cv2.resize(img, (32, 32)), điều gì sẽ xảy ra với một bức ảnh gốc có kích thước 1000x1000 pixel?

• Ảnh giữ nguyên kích thước nhưng dung lượng file giảm đi.

• Ảnh bị nén lại, số lượng điểm ảnh giảm xuống còn 1024 pixel, hình ảnh có thể bị vỡ nét.

• Ảnh được làm rõ nét hơn nhờ công nghệ AI tích hợp sẵn.

• Ảnh bị cắt lấy một góc 32x32 pixel ở trung tâm.

Multiple Choice

Trong bài toán nhận diện hình ảnh bằng AI, tại sao chúng ta thường chuyển ảnh màu (RGB) sang ảnh xám (Grayscale) ở bước tiền xử lý?

• Để làm cho bức ảnh trông nghệ thuật hơn.

• Để tăng độ phân giải của bức ảnh lên cao hơn.

• Để giảm khối lượng tính toán và tập trung vào hình dáng vật thể.

• Để biến đổi ảnh thành dạng vector 1 chiều ngay lập tức.

Multiple Choice

Sau khi tiền xử lý, bức ảnh kích thước 32x32 thường được 'Duỗi phẳng' (Flatten) thành dạng nào trước khi đưa vào lớp Fully Connected của mạng nơ-ron?

• Một vector hàng hoặc cột có kích thước 1 x1024 (hoặc 1024x1).

• Một con số duy nhất là giá trị trung bình của ảnh.

• Một vector có kích thước 1x64

• Một ma trận vuông 32x32

Multiple Choice

Ảnh nhị phân (Binary Image) khác ảnh xám (Grayscale Image) ở điểm nào?

• Ảnh nhị phân có màu sắc, ảnh xám thì không.

• Ảnh nhị phân có 256 cấp độ sáng, ảnh xám chỉ có 2 cấp độ.

• Ảnh nhị phân chỉ chứa giá trị 0 (Đen) và 1 (Trắng), trong khi ảnh xám chứa các giá trị dải liên tục.

• Ảnh nhị phân có dung lượng lớn hơn ảnh xám.

Multiple Choice

Tại sao cần thực hiện 'Giảm nhiễu' (ví dụ dùng Gaussian Blur) trước khi Phân ngưỡng (Thresholding) hoặc Tách biên?

• Để loại bỏ các đốm nhiễu nhỏ, tránh việc AI nhận diện nhầm chúng là các chi tiết quan trọng.

• Để làm bức ảnh trở nên sắc nét hơn.

• Để thay đổi kích thước ảnh về chuẩn 32x32

• Để chuyển ảnh sang dạng vector.

Multiple Choice

Thuật toán Canny (cv2.Canny) được sử dụng để trích xuất đặc trưng nào của bức ảnh?

• Màu sắc chủ đạo.

• 
  Biên hoặc cạnh (Edges) của vật thể.

• Độ sáng trung bình.

• Phân bố tần suất xuất hiện của pixel.