Questionário_ [IEC_EESA_O1_T1_Online] Visão Computacional

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30/07/2022 17:59 Questionário: [IEC_EESA_O1_T1_Online] Visão Computacional
https://pucminas.instructure.com/courses/86566/quizzes/310504 1/7
Questionário
Entrega 31 jul em 23:59 Pontos 36 Perguntas 12
Disponível 1 jul em 0:00 - 31 jul em 23:59 Limite de tempo Nenhum
Tentativas permitidas 2
Histórico de tentativas
Tentativa Tempo Pontuação
MANTIDO Tentativa 2 6 minutos 30 de 36
MAIS RECENTE Tentativa 2 6 minutos 30 de 36
Tentativa 1 2 minutos 18 de 36
 As respostas corretas estão ocultas.
Pontuação desta tentativa: 30 de 36
Enviado 30 jul em 17:59
Esta tentativa levou 6 minutos.
0 / 3 ptsPergunta 1IncorretaIncorreta
Analise as afirmações a seguir sobre deep learning para
processamento de dígitos (imagens de dígitos escritos à mão):
I - A transformação implementada pela camada é parametrizada pelos
seus pesos (parâmetros de entrada da camada), que são iniciados
aleatoriamente.
II - A loss function calcula o quão distante a predição está do resultado
esperado.
III - “Aprender” significa encontrar um conjunto de valores para os
pesos de todas as camadas da rede, de forma que a rede irá mapear
corretamente exemplos de entrada para a sua saída
Marque a alternativa correta:
 Todas estão incorretas. 
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 Todas estão corretas. 
 Apenas a I e II estão corretas. 
 Apenas a I e III estão corretas. 
3 / 3 ptsPergunta 2
Considere uma imagem de 16 x 16 com três canais RGB. Qual
das características abaixo pode ser considerada verdadeira
sobre a imagem? 
 Essa imagem possui 16 pixels. 
 Essa imagem possui 768 pixels. 
 Essa imagem possui 32 pixels. 
 Essa imagem possui 256 pixels. 
3 / 3 ptsPergunta 3
Como as camadas convolucionais de uma rede neural convolucional
(CNN) manipula uma imagem?
 Por meio de um tensor 4D (samples, height, width, channels). 
 Por meio de um tensor 2D (samples, features). 
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 Todas as alternativas estão incorretas. 
 Por meio de um tensor 3D (samples, height, width). 
3 / 3 ptsPergunta 4
O que o código abaixo produz como resultado?
import numpy as np 
import cv2
img = cv2.imread('lena.png',0)
cv2.imshow('lena',img) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 
cv2.imwrite('lena_new.png',img)
 Abre a imagem do disco usando apenas o canal Red do RGB. 
 
Abre uma imagem do disco em escala de cinza, exibe-a na tela e
salva-a no disco em escala de cinza.
 
Abre uma imagem do disco, exibe-a na tela e salva-a no disco com três
canais RGB.
 
Abre a imagem do disco usando apenas o canal Blue do forma BGR do
OpenCV.
0 / 3 ptsPergunta 5IncorretaIncorreta
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Analise o código a seguir:
 
import numpy as np 
import cv2
img = cv2.imread('lena.png')
px = img[50,50, 2]
print(px)
 
O quê este código imprime na tela?
 Apenas o valor em escala de cinza do pixel. 
 Apenas o valor do canal “red” do pixel. 
 Os três canais RGB do pixel. 
 Apenas o valor do canal “blue” do pixel. 
3 / 3 ptsPergunta 6
Analise o comando a seguir:
 
print(img.shape)
 
O que este comando imprime na tela?
 Salva a imagem em disco. 
 Retorna apenas o número de pixel. 
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 Exibe a imagem na tela. 
 
Retorna uma tupla de linha, coluna e número de canais de cores da
imagem.
3 / 3 ptsPergunta 7
Analise a afirmativa e assinale a alternativa correta:
Em uma rede neural convolucional (CNN), as primeiras camadas
(camadas densas) são usadas para o aprendizado de features da
imagens e as últimas camadas (camadas convolucionais) são usadas
para a classificação das imagens. 
 Verdadeiro 
 Falso 
3 / 3 ptsPergunta 8
Analise a afirmativa e assinale a alternativa correta:
Sobre deep learning para processamento de dígitos (imagens de
dígitos escritos a mão), analise a seguinte frase: Para medir a saída de
um processamento da imagem feita pela rede, devemos saber o quão
distante a saída obtida está do resultado esperado. Para isso
calculamos o loss score utilizando uma "loss function". Quando maior o
seu valor, melhor. 
 Falso 
 Verdadeiro 
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3 / 3 ptsPergunta 9
Analise a afirmativa e assinale a alternativa correta:
Sobre deep learning para processamento de dígitos (imagens de
dígitos escritos à mão), analise a seguinte frase: O score obtido
da loss function é usado como o feedback para ajustar o valor dos
pesos da rede, com o intuito de aumentar o valor obtido pela loss
function (optimizer). O processo é chamado de backpropagation.
 Falso 
 Verdadeiro 
3 / 3 ptsPergunta 10
Analise a afirmativa e assinale a alternativa correta:
As redes neurais convolucionais (CNN) são totalmente compostas de
camadas densas (Fully Connected – FC: todos os nós de uma camada
estão conectados a todos os nós da camada anterior e a todos os nós
da próxima camada).
 Falso 
 Verdadeiro 
3 / 3 ptsPergunta 11
Analise a afirmativa e assinale a alternativa correta:
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Sobre o processo de aprendizado usando deep learning para
classificação de uma imagem, no início, como os pesos são iniciados
aleatoriamente, o valor da loss é muito alto. Com os ajustes dos pesos
de pouco em pouco, o valor obtido pela loss function tende a cair.
 Verdadeiro 
 Falso 
3 / 3 ptsPergunta 12
Analise a afirmativa e assinale a alternativa correta:
Data augmentation: aumento do conjunto de dados com versões
“perturbadas” das imagens existentes.
 Falso 
 Verdadeiro 
Pontuação do teste: 30 de 36