VISIÓN ARTIFICIAL SEMANA 1
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Título del Test:
 VISIÓN ARTIFICIAL SEMANA 1 Descripción: PROCESADO DIGITAL DE IMÁGENES |
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La mejor métrica para evaluar un modelo de clasificación es siempre el "accuracy". Verdadero. Falso. El gradiente simétrico se define como el residuo entre la imagen original y una erosión sobre ésta, y se emplea para resaltar contornos. Verdadero. Falso. El color RGB es empleado por las cámaras de vídeo a color: Verdadero. Falso. La librería "cv2" utiliza de manera preconfigurada el tipo de color RGB. Falso. Verdadero. El color RGB se basa en síntesis aditiva de tres colores: Rojo, Verde y Azul. Verdadero. False. Cuando usamos el modelo MNIST para el reconocimiento de números escritos a mano: Teníamos alrededor de 60000 imágenes de entrenamiento. Teníamos alrededor de 10000 imágenes de entrenamiento. Teníamos alrededor de 1000 imágenes de entrenamiento. Cuando usamos el modelo MNIST para el reconocimiento de números escritos a mano: Teníamos alrededor de 10000 imágenes de prueba. Teníamos alrededor de 1000 imágenes de prueba. Teníamos alrededor de 100 imágenes de prueba. En la conjunto de datos MNIST, que contiene imágenes de dígitos manuscritos (del 0 al 9), cada imagen tenía una dimensión espacial de: 28 x 28 pixeles. 68 x 68 pixeles. 50 x 50 pixeles. En este ejercicio de análisis e identificación de un número escrito: El accuracy tiene un valor de 96.14%. El indexError tiene un valor de 96.14%. El imageID tiene un valor de 96.14%. El checkError tiene un valor de 96.14%. Qué librerías usamos con el programa "reconoce.py": tensorflow. numpy. pandas. cv2. |