1. Trang chủ
  2. » Công Nghệ Thông Tin

Đề thi cuối học kỳ I năm học 2019-2020 môn Xử lý ảnh công nghiệp - ĐH Sư phạm Kỹ thuật

2 196 0

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 2
Dung lượng 86,02 KB

Các công cụ chuyển đổi và chỉnh sửa cho tài liệu này

Nội dung

Mời các bạn cùng tham khảo đề thi cuối học kỳ I năm học 2019-2020 môn Xử lý ảnh công nghiệp dưới đây nhằm giúp các em có thêm tư liệu để tham khảo cũng như củng cố kiến thức trước khi bước vào kì thi. Cùng tham khảo và giải đề thi để ôn tập kiến thức và làm quen với cấu trúc đề thi.

Trang 1

T R U IN G DAI HOC SU' PHAM KY THUAT

thAnh ph6 ho chi' minh

KHOA CO KHI CHE TAO MAY

BO MON CO DIEN TU”

BE THI CUOI KY HK I NAM HOC 2019-2020 Mon: XU LY ANH CONG NGHIfiP

Ma mon hoc: IIPR422529

Be so: 01 Be thi co 02 trang Ngaythi: 16/12/2019 Thai gian: 75 phut

Buoc phep sir dung tai lieu giay

Cau 1: (2d)

Xay dung va cai dat thuat toan lam tang do net cua anh bang mat na Laplace (2d)

Tai sao mat na Laplace lai lam tang do net cua anh? (0.5d)

Cau 2: (3d)

Xay dung va cai dat thuat toan loai bo cac hat gao nho hon 90% hat gao Ion nhdt, tire la trong anh chi con lai tihung hat gao ldn

Can 3: (3d)

Ta dinli nghia mang no-ron chap dung de nhan dang 10 chu so viet tay co kich thuoc 28x28 nhu sau:

def build(input_shape, classes):

model = Sequential)

# corn => RELU => POOL model.add(Conv2D(20, kernel_size=5, padding="same",

input_shape=input_shape)) model add(Activation("relu")) model.add(M’axPooling2D(pool _size~-(2, 2), strides=(2, 2)))

# CONV => RELU => POOL model.add(Conv2D(50, kernel_sizer-5, padding="same")) model add( Act i vati on (" re 1 u"))

model.add(MaxPooling2D(pool size~(2, 2), strides= (2 2)))

H Flatten => R£LU layers

,i n o d e 1 a d d (F1 a t ten ()) model add(Den.se( 5 Of))) mode! add(Aoiivation(v'reIn"))

A a soltmax classifier model ,add( Dense(classes)) model add(Activation("softmax'’))

Trang 2

a Hay ve so' do khoi cua mang no-ron chap tren

b Cho bi€t s6 lugng tham so cua cac bo loc trong cac lap chap (co tinh nut bias)

c Cho biet so lugng trong so cua lop ket noi day du (co tinh nut bias)

Cau 4: (26)

Given the input' image and the filter shown in the following figure:

a Determine the size o f the output image if zero-padding is 0 and stride is 1 (0.5 points)

b Compute the output image as the convolution of the input image and the filter (1.5 points)

-

HET -Ghi chu: Can bo coi thi khong giai thick de thi.

Oman dau ra cua hoc phan (ve kien thuc) Noi dong idem fra

fG 2.11: Nam duac cac phuang phap xic ly anh co ban Cau 1,3, 4

[G 2.2]: Tim duac phw ongphap giai quyet mot so bai loan

x u ly anh bang each ket hop mot hoac nhieu phuang phap

Cau 2

[G 3]: Hieu duoc cac thudl ngu tieng Anh co ban dung trong

xu ly anh

Cau 4

Ngay 8 thang 12 nam 2019

T hong qua bo mon

(ky va ghi ro ho ten)

C-Qui-cna 7

Ngày đăng: 17/10/2020, 15:48

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

🧩 Sản phẩm bạn có thể quan tâm