Question
Option 1 : Bounding boxes around each detected knife, each labelled with its class and a confidence score / प्रत्येक संसूचित चाकू के चारों ओर परिसीमा-बक्से, प्रत्येक पर उसका वर्ग और विश्वास-स्कोर अंकित
Detailed Solution
सही उत्तर Bounding boxes around each detected knife, each labelled with its class and a confidence score / प्रत्येक संसूचित चाकू के चारों ओर परिसीमा-बक्से, प्रत्येक पर उसका वर्ग और विश्वास-स्कोर अंकित है।
prepsnap.in • Part -AQuestion:
A YOLO-style system scans CCTV frames for knives. Which output correctly describes what such an object-detection model produces for each frame? / वाईओएलओ-शैली प्रणाली सीसीटीवी फ्रेमों में चाकुओं हेतु जाँच करती है। प्रत्येक फ्रेम हेतु ऐसा वस्तु-संसूचन मॉडल क्या उत्पन्न करता है, इसका सही वर्णन कौन-सा है?
Correct Answer: Bounding boxes around each detected knife, each labelled with its class and a confidence score / प्रत्येक संसूचित चाकू के चारों ओर परिसीमा-बक्से, प्रत्येक पर उसका वर्ग और विश्वास-स्कोर अंकित
Object detection localises AND classifies: it regresses bounding-box coordinates for each instance and attaches a class label plus confidence — detection is exactly this box-plus-label output. / वस्तु संसूचन स्थानीयकरण और वर्गीकरण दोनों करता है: यह प्रत्येक दृष्टांत हेतु परिसीमा-बक्सा निर्देशांक regress करता है और वर्ग लेबल व विश्वास-स्कोर जोड़ता है — संसूचन ठीक यही बक्सा-प्लस-लेबल निर्गम है। A single whole-frame label is classification, pixel masks without boxes lean toward segmentation, and 3D meshes belong to reconstruction, not detection. / एकल पूर्ण-फ्रेम लेबल वर्गीकरण है, बक्सों के बिना पिक्सेल मुखौटे विभाजन की ओर झुकते हैं, और त्रिविम जाल संसूचन नहीं, पुनर्निर्माण के हैं।