Đang tải... (xem toàn văn)
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.
T R U IN G DAI HOC SU' PHAM KY THUAT th Anh 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 net cua anh bang mat na Laplace (2d) Tai mat na Laplace lai lam tang 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 anh chi 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 ivati on (" re 1u")) model.add(MaxPooling2D(pool size~(2, 2), strides= (2 2))) H Flatten => R£LU layers ,in od e 1.a d d (F1a tten ()) model.add(Den.se( 5Of))) mode! add(Aoiivation(v'reIn")) A a soltmax classifier model ,add( Dense(classes)) model add(Activation("softmax'’)) S3 hicu- B M 1/QT- PDBCL-RDTV Tranu 1/2 % a Hay ve so' khoi cua mang no-ron chap tren b Cho bi€t s6 lugng tham so cua cac bo loc cac lap chap (co tinh nut bias) c Cho biet so lugng 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: 5 9 5 9 -2 0 -1 1 a Determine the size of the output image if zero-padding is and stride is (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 cua hoc phan (ve kien thuc) fG 2.11: Nam duac cac phuang phap xic ly anh co ban [G 2.2]: Tim duac phwongphap giai quyet mot so bai loan Noi dong idem fra Cau 1,3, Cau x u ly anh bang each ket hop mot hoac nhieu phuang phap [G 3]: Hieu duoc cac thudl ngu tieng Anh co ban dung xu ly anh Cau Ngay thang 12 nam 2019 T hong qua bo mon (ky va ghi ro ho ten) C- So hieu: BM1/QT-PBBCL-RBTV Qui-cna Trang 2/2 ... input' image and the filter shown in the following figure: 5 9 5 9 -2 0 -1 1 a Determine the size of the output image if zero-padding is and stride is (0.5 points) b Compute the output image as... 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 cua hoc phan (ve kien thuc) fG 2.11: Nam... khoi cua mang no-ron chap tren b Cho bi€t s6 lugng tham so cua cac bo loc cac lap chap (co tinh nut bias) c Cho biet so lugng so cua lop ket noi day du (co tinh nut bias) Cau 4: (26) Given the input'