Was ist F1 score? Was genau zeigt diese Metrik? Wie wird es berechnet? Welche Vorteile und Nachteile hat diese Metrik?
Der F1-Score ist eine Bewertungsmetrik, die sowohl den Recall als auch die Precision eines Modells kombiniert. Recall beschreibt, wie gut das Model positive Werte erkennen kann. Precision: Gibt das Verhältnis der wahren positiven Ergebnisse an, die vom Modell korrekt vorhergesagt wurden. Misst Leistung eines Modells.
Was ist der Unterschied zwischen JC und F1 Score?
Unterschied: ähnliche Aussage (je höher der Score, desto höher die Genauigkeit des Modells) bei F1 stärkere Gewichtung auf TP
Was ist der Unterschied zwischen False Positives (FP) und False Negatives (FN)? Geben Sie ausführliche Erklärungen mit einem Beispiel.
FP: negativer Wert, welcher fälschlicherweise als positiver Wert erkannt wird, z.B. Pinguin wird erkannt -> es ist kein Pinguin
FN: positiver Wert, welcher fälschlicherweise als negativer Wert erkannt wird, z.B. kein Pinguin wird erkannt -> es ist aber ein Pinguin
Was ist der Unterschied zwischen True Positives (TP) und True Negatives (TN)? Geben Sie ausführliche Erklärungen mit einem Beispiel
TP: korrekt erkannte positive Werte, z.B. Pinguin wird erkannt -> es ist wirklich ein Pinguin
· TN: korrekt erkannte negative Werte, z.B. kein Pinguin wird erkannt -> es ist kein Pinguin
Was ist Jaccard Score (Jaccard Score)? Was genau zeigt diese Metrik? Wie wird es berechnet? Welche Vorteile und Nachteile hat diese Metrik?
= Area of Overlap / Area of Union
Was ist Rauschen in digitalen Bildern?
Die Verschlechterung eines digitalen Bildes durch Störungen, die keinen Bezug zum eigentlichen Bildinhalt, dem Bildsignal, haben.
Erzeugt unerwünschte Effekte wie Artefakte, unrealistische Kanten, unsichtbare Linien, Ecken, unscharfe Objekte und stört Hintergrundszenen.
Welche Quellen von rauschen sind sind bekannt? Geben Sie eine ausführliche Erklärung mit Beispielen.
Drei Hauptursachen von Rauschen für Kamerabilder (oder Videos):
- Während das Bild elektronisch von einem Ort zum anderen gesendet wird.
- Sensorwärme
- Sensorbeleuchtungsstärke
Was ist Salz und Pfeffer Rauschen im Bild? Welche Quellen davon sind bekannt?
Salz- und Pfeffer-Rauschen (Salt and Pepper Impulse Noise): Es kann vorkommen, dass einzelne Pixel im Kamera-Chip defekt sind und unabhängig von der Szene ein konstantes Signal liefern. Je nachdem, ob die Pixel konstant schwarz oder weiß oder beides sind, wirkt dies, wie aufgestreutes Salz und oder Pfeffer auf einem Foto.
Was ist die Hauptidee vom Anisotropic Diffusion Filtering?
Reduzierung des Rauschens ohne wichtige Bildinhalte zu entfernen.
-> ist eine Gewichtsfunktion, die vom Bildgradient abhängig ist (So bleiben die Objektkanten intakt)
Welche Parameter muss man bei Anisotropic Diffusion Filtering wählen? Erklären Sie die Bedeutung jeden Parameters
src = Bild mit 3 Kanälen
dst = Zielbild mit gleicher Größe und gleicher Anazahl an Channels
alpha = Die Zeitspanne, die bei jeder Iteration schrittweise nach vorne geschaltet werden soll
K = Empfindlichkeit der Ecken
Was ist der RGB Farbraum? Geben Sie eine ausführliche Erklärung.
Ein RGB-Farbraum ist ein additiver Farbraum, der Farbwahrnehmungen durch das additive Mischen dreier Grundfarben (Rot, Grün, Blau) nachbildet. Additive Farbmischung.
Schwarz = (0, 0, 0), Weiß= (255, 255, 255). Ein linearer Raum lässt sich anschaulich als Farbwürfel darstellen.
Welche Probleme vom RGB Farbraum sind bekannt? Wie kann man diese Probleme umgehen?
Problem: Der euklidische Abstand zwischen zwei Farben in RGB entspricht nicht unserer Wahrnehmung.
Was sind Gamma & Log Transformationen? Wofür werden sie angewendet? Wie sieht das Bild nach der Transformation aus? Geben Sie eine ausführliche Erklärung mit 2 Beispiele.
Logarithmustransformation
-Sie bildet eine kleine Grauwertspanne im unteren Bereich der Skala im Eingabebild auf eine größere Grauwertspanne im Ergebnisbild ab.
- Die oberen Grauwerte der Skala werden komprimiert.
- Dadurch wird das Bild insgesamt aufgehellt. s = c log(1 + r)
Power Law (Gamma) Transformation
- Ähnlich zur Log-Transformation
- wird auch für Kontrastveränderung verwendet.
Was ist CLAHE? Beschreiben Sie ausführlich das Ziel und die Hauptidee der Methode.
Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization
CLAHE ist eine Variante der adaptiven Histogrammentzerrung mit begrenzter Kontrastverstärkung
Die Kontrastverstärkung in der Nähe eines gegebenen Pixelwerts durch die Steigung der Transformationsfunktion
CLAHE begrenzt die Verstärkung, indem das Histogramm vor der Berechnung der CDF auf einen vordefinierten Wert begrenzt wird.
Wie funktioniert Hit-or-Miss Transformation? Wofür wird es angewendet? Geben Sie eine ausführliche Erklärung. Ergänzen Sie Ihre Erklärungen mit 1 Beispiel
ist ein Werkzeug für Formerkennung
• Verwendet 2 SEs=Structured Elements B1 (Objekte) and B2 (Hintergrund)
• A sind die Bildobjekte, und Ac ist der Hintergrund
Wie funktioniert die Funktion Erosion?
Die Operation besteht aus der pixelweisen Verschiebung des SE über das Gesamtbild Passt das strukturierende Element vollständig in die Menge, gehört das Pixel an der Stelle des Bezugspunktes zur erodierten Menge
Beschreiben Sie die Hauptschritte des Erosions Algorithmus.
Für jedes Pixel p ∈ Im, legt man das Origin darauf
• Man überprüft, ob alle Pixel mit Wert 1 im SE auf Pixeln mit Wert 1 im Bild Im liegen.
• Wenn nein, dann bekommt der Pixel den Wert 0. Wenn ja, dann p = 1.
Demonstrieren Sie Ihre Erklärungen mit 2 Beispiele (verschiedene Kernels
Wie funktioniert Watershed Transformation?
Das Verfahren wird auf Grauwertbilder angewendet. Der Grauwert wird hierbei als Höheninformation interpretiert. Bei der sukzessiven Flutung des Grauwertgebirges werden Wasserscheiden zwischen aneinandergrenzenden Staubecken errichtet.
Welche Nachteile hat die originelle Methode? Geben Sie eine ausführliche Erklärung.
In der Regel resultiert daraus eine Übersegmentierung des Bildes, insbesondere bei verrauschtem Bildmaterial.
Zuletzt geändertvor 2 Jahren
