25 tipov izpitnih nalog

Oba primera izpita pokrivata natanko 25 različnih tipov nalog. Ta stran je zemljevid: za vsak tip najdeš, kaj sprašuje, kateri postopek uporabiš, kje se največkrat zalomi in kam kliknil za vadbo.

⚠️ Zakaj je to celotna priprava na izpit

Naloge 14–25 prvega izpita so istega tipa kot naloge 1–12 drugega kolokvija — le številke so druge. To pomeni, da je nabor tipov stabilen med roki.

Če znaš izvesti vseh 25 postopkov, si zmožen rešiti izpit. Če znaš samo razložiti teorijo okoli njih, ne moreš rešiti nobene naloge.

Pregled po poglavjih

PoglavjeTipi nalogTočk na 1. izpituDelež
2 — Model kamere1, 2, 36012 %
3 — Predobdelava4, 5, 6, 78016 %
4 — Segmentacija8, 9, 10, 118016 %
5 — Gibanje12, 13408 %
6 — Več pogledov14, 15, 16, 17, 1810020 %
7 — Razpoznavanje vzorcev19, 20, 216012 %
9 — Perceptroni22, 23408 %
10 — SOM24, 25408 %

Poglavji 1 in 8 nimata lastnih nalog — sta podlaga za ostala. Poglavje 6 je najbolj donosno (20 % točk), takoj za njim poglavji 3 in 4.

Vsi tipi nalog po vrsti

#Kaj sprašujePostopek v treh korakihKje se zalomiVadi
1 A/D pretvorba
V katero sivino se pretvori napetost U?		 1. $Q = 2^b - 1$
2. $g = \frac{U-U_{\min}}{U_{\max}-U_{\min}}\cdot Q$
3. zaokroži		 Deljenje z 256 namesto množenja z 255; napetosti nad $U_{\max}$ se porežejo p. 2
2 Notranji parametri kamere
V kateri piksel se preslika točka P?		 1. vse v metre
2. $\alpha = kf$, $\beta = lf$
3. $u = \frac{\alpha x - \alpha\cot\theta\, y}{z} + u_0$, $v = \frac{\beta y}{z\sin\theta} + v_0$		 Enote: f v mm, k, l v px/m, P v cm — vse pretvori najprej p. 2
3 Vrstica matrike P
Kakšna je liha vrstica pri kalibraciji?		 1. $P_i$ v homogene: dodaj 1
2. liha: $[P_i^T \mid 0^T \mid -u_iP_i^T]$
3. soda: $[0^T \mid P_i^T \mid -v_iP_i^T]$		 Pozabljena enica → 11 namesto 12 elementov; zamenjava u in v p. 2
4 Izenačitev histograma
V katero sivino se preslika sivina g?		 1. sestavi histogram
2. kumulativa $\sum_{i=0}^{g}h_i$
3. $g' = \frac{Q}{MN}\cdot$kumulativa		 Uporaba $h_g$ namesto kumulative; MN je št. vseh pikslov p. 3
5 Mediani filter
Kolikšna je vrednost piksla po filtriranju?		 1. izpiši 9 vrednosti okolice
2. uredi po velikosti
3. vzemi 5. po vrsti		 Zamenjava s povprečjem; napačno prebrana okolica (pazi na indekse) p. 3
6 Nizko sito
Kolikšna je vrednost piksla po filtriranju?		 1. izpiši 9 vrednosti okolice
2. seštej
3. deli z 9, zaokroži		 Napačna okolica; ne pozabi, da je lahko pravilen odgovor »nič od naštetega« p. 3
7 Sobel + prag
Je piksel »pravi« robni piksel?		 1. $Y = I*H_1$ (horizontalni)
2. $X = I*H_2$ (vertikalni)
3. $\sqrt{X^2+Y^2}$ proti pragu		 Uporaba $|X|+|Y|$, ko naloga zahteva eksaktno formulo; predznaki v maski p. 3
8 Prag + označevanje regij
Kakšno oznako ima piksel (i, j)?		 1. binariziraj z $T$
2. pregled levo→desno, navzdol
3. nova oznaka le, če noben pregledan sosed ni objekt		 Upoštevanje še ne pregledanih sosedov; pozabljeno 8-sosedstvo (diagonale!) p. 4
9 Globalni prag
Kolikšen je prag po metodi MEAN / MEDIAN / OPTIMAL?		 1. histogram $h$
2. kumulativi $A_k$, $B_k$
3. uporabi formulo metode		 Pri MEDIAN: preveri, ali naloga uporablja $\geq$ ali $>$; pri OPTIMAL ne pozabi iterirati p. 4
10 Sledenje notranji meji
Kateri piksel obiščemo n-ti po vrsti?		 1. najdi $p_0$ (prvi ≠ 0), dir = 7
2. začni pri (dir+7) mod 8 če liho, sicer (dir+6) mod 8
3. proti urna smer, ažuriraj dir		 Štetje: $p_0$ je prvi; »3. po vrsti« = $p_2$. Smer obhoda. p. 4
11 Ujemanje šablon
Na katerem pikslu je ujemanje?		 1. poišči šablono v sliki (vizualno!)
2. določi levi zgornji kot ujemanja
3. prištej odmik do središča		 Vrnjen vogal namesto središča šablone p. 4
12 Optični pretok
Zapiši enačbo optičnega pretoka za piksel.		 1. $I_x$ = razlika po vrstici navzdol
2. $I_y$ = razlika po stolpcu v desno
3. $I_t = I_2 - I_1$		 Zamenjava x in y — dogovor predmeta je obraten od intuicije p. 5
13 Statično ozadje
Kolikšna je vrednost ozadja na tej lokaciji?		 1. povprečje vseh vrednosti
2. izloči tiste z $|x - \bar{x}| >$ prag
3. povprečje preostalih		 Uporaba postopka 1 namesto 2; test z $\leq$ ali $<$ — preberi natančno p. 5
14 Epipolarna premica
Enačba premice v 1. sliki za piksel iz 2. slike.		 1. $[t_\times]$ iz vektorja t
2. $\mathsf{E} = [t_\times]\mathsf{R}$
3. $\mathsf{E}p' = [a,b,c]$ → $v = -\frac{a}{b}u - \frac{c}{b}$		 Predznaki v $[t_\times]$; napačna smer (E·p namesto E·p′) p. 6
15 Algoritem osmih točk
Kakšna je vrstica za ta korespondenčni par?		 1. $u = (u_0 - \bar{u})\cdot s$ za vse štiri koordinate
2. sestavi $[uu', uv', u, vu', vv', v, u', v']$
3. desna stran je −1		 Vrstni red: najprej odštej povprečje, nato skaliraj p. 6
16 3D rekonstrukcija (3 kamere)
Kakšen je rezultat rekonstrukcije?		 1. »geometrijska interpretacija« = težišče
2. uteži: »2× natančnejša« → utež 2
3. $P = \frac{\sum w_iP_i}{\sum w_i}$		 Deljenje s 3 namesto s 4 pri uteženi rekonstrukciji p. 6
17 Stereo globina
Kolikšna je oddaljenost točke?		 1. B in f v metre
2. $d_{[\text{m}]} = d_{[\text{px}]}/$ločljivost
3. $z = fB/d$		 Dispariteta ostane v pikslih → rezultat je 1400× narobe p. 6
18 Stereo ujemanje
Kateri kandidat se bolje ujema?		 1. izpiši okolico 1×3 levega piksla
2. isto za oba kandidata
3. evklidska razdalja, manjša zmaga		 Napačno prebrana okolica; korena ni treba računati (primerjaj kvadrate) p. 6
19 Normiranje značilnic
Kolikšna je normirana vrednost?		 1. $\mu$ in $\sigma$ stolpca (deli z N!)
2. $z = \frac{x-\mu}{r\sigma}$
3. $x = \frac{1}{1+e^{-z}}$		 Ustavitev po 1. koraku; varianca z $N-1$; napačen predznak v eksponentu p. 7
20 (k, l) najbližjih sosedov
V kateri razred razvrstimo vzorec?		 1. razdalje do vseh vzorcev
2. vzemi $k$ najmanjših
3. razred zmaga, če jih ima $\geq l$		 Neupoštevanje praga $l$ → možnost »ni možno razvrstiti« p. 7
21 Metoda izpusti enega
Kolikšna je zgornja meja napake?		 1. izpusti en vzorec
2. preračunaj predstavnika njegovega razreda
3. razvrsti; ponovi za vse, štej napake		 Predstavnik se ne preračuna → vedno 0 % napake p. 7
22 Učenje enonevronskega perceptrona
Kakšen je ŵ po učenju (E ≈ 0)?		 1. nariši točke obeh razredov
2. preveri linearno ločljivost
3. če XOR → »problem ni rešljiv«		 Poskus računanja pri XOR; s tem izgubiš 10 minut p. 9
23 Napaka E dvoplastnega perceptrona
Kolikšna je E v tem koraku učenja?		 1. za vsak vzorec: $s_1, y_1, s_2, y_2, s_3, y_3$
2. dvojni prag: pravilno razvrščen → prispevek 0
3. $E = \frac{1}{2}\sum$ prispevkov		 Prištevanje napake pravilno razvrščenih; pozabljena $\frac{1}{2}$ p. 9
24 Ažuriranje uteži SOM
Kakšen je w po ažuriranju?		 1. $d_L^2$ med nevronoma v rešetki
2. $h = e^{-d_L^2/\sigma^2}$, $g = \epsilon h$
3. $w_{\text{nov}} = w + g(x-w)$		 $d_L$ merjena med vektorjema uteži namesto v rešetki p. 10
25 Zmagovalni nevron SOM
Kateri nevron je zmagovalec?		 1. $d(x, w)$ za vsak nevron
2. najmanjša razdalja zmaga
3. prenosno funkcijo ignoriraj		 Računanje $f(s)$ — navedba prenosne funkcije je zavajanje p. 10

Kaj narediti dan pred izpitom

1. Preglej stolpec »Kje se zalomi«

To je 25 vrstic in vzame 10 minut. Vsaka od teh napak je vredna 20 točk.

2. Ponovi 5 dogovorov predmeta

Štetje z 0 · (vrstica, stolpec) · x = po stolpcu · y = po vrstici · zaokroževanje glede na 0,5.

3. Reši oba izpita še enkrat

Cilj ni pravilen odgovor — cilj je, da vsako nalogo prepoznaš v 10 sekundah in veš, kateri postopek uporabiti. Rešena izpita →

4. Preglej, česa NI na listu

13 postopkov, ki jih list ne pokriva. Seznam →

Strategija med izpitom