Question

Answer (Detailed Solution Below)

Option 1 : Outputs bounding boxes with class labels for multiple objects in a single pass / एक ही पास में अनेक वस्तुओं हेतु वर्ग लेबलों सहित बाउंडिंग बॉक्स देता है

Detailed Solution

सही उत्तर Outputs bounding boxes with class labels for multiple objects in a single pass / एक ही पास में अनेक वस्तुओं हेतु वर्ग लेबलों सहित बाउंडिंग बॉक्स देता है है।

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Question:

For automatically locating every weapon visible in a crime-scene photograph, the capability that distinguishes an object-detection model such as YOLO from a plain image classifier is that it / अपराध-स्थल तस्वीर में दिख रहे प्रत्येक हथियार का स्वतः पता लगाने हेतु, योलो जैसे ऑब्जेक्ट-डिटेक्शन मॉडल को सामान्य तस्वीर वर्गीकारक से भिन्न करने वाली क्षमता है कि यह

Outputs bounding boxes with class labels for multiple objects in a single pass / एक ही पास में अनेक वस्तुओं हेतु वर्ग लेबलों सहित बाउंडिंग बॉक्स देता है

Requires no training data at all / कोई प्रशिक्षण डेटा नहीं माँगता

Works only on black-and-white images / केवल श्वेत-श्याम तस्वीरों पर कार्य करता है

Detects objects without ever drawing boxes / बिना बॉक्स बनाए वस्तुएँ संसूचित करता है

Correct Answer: Outputs bounding boxes with class labels for multiple objects in a single pass / एक ही पास में अनेक वस्तुओं हेतु वर्ग लेबलों सहित बाउंडिंग बॉक्स देता है

Detectors like YOLO regress box coordinates and classify each box in one forward pass, localizing many objects; plain classifiers output a single image-level label. / योलो जैसे संसूचक एक फॉरवर्ड पास में बॉक्स निर्देशांक और प्रत्येक बॉक्स का वर्गीकरण करते हैं, अनेक वस्तुओं का स्थानीयकरण करते हैं; सामान्य वर्गीकारक एकल तस्वीर-स्तरीय लेबल देते हैं।

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