16장 · 확인문제와 해답 · 비전 데이터 전처리 및 OpenCV 실무

객관식

Q1cv2.imread(경로, cv2.IMREAD_UNCHANGED) 로 흑백 png 를 읽었을 때 shape 의 꼴로 알맞은 것은 무엇일까요?

Q2이 장에서 흐림 점수로 쓰는 값은 무엇일까요?

Q3두 번 빼기 결과가 20, 40, −40, −20 인 줄의 분산은 얼마일까요?

Q4이름만 바꾼 복사본과, 조금 밝게 해서 jpg 로 다시 저장한 사진을 모두 찾으려면 어떻게 해야 할까요?

Q5과일 분류 데이터에서 정답을 보존하지 않는 증강은 무엇일까요?

Q6학습용과 시험용을 나누는 순서로 알맞은 것은 무엇일까요?

Q7np.random.default_rng(1610) 처럼 씨앗을 고정하는 까닭은 무엇일까요?

길이가 같은 두 지문에서 서로 다른 칸의 개수를 무엇이라고 합니까?
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해밍 거리(Hamming distance)
밝기 50, 50, 50, 150, 150, 150 인 한 줄에서 두 번 빼기를 한 네 값(0, 100, −100, 0)의 분산은 얼마입니까?
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5000
뒤집기, 회전, 밝기 바꾸기처럼 정답이 바뀌지 않는 변환으로 학습 데이터를 늘리는 일을 무엇이라고 합니까?
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데이터 증강(data augmentation)

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객관식: 1-B, 2-C, 3-A, 4-D, 5-A, 6-B, 7-C

단답형: 1. 해밍 거리(Hamming distance). 2. 5000. 3. 데이터 증강(data augmentation).