期末考試試卷一、選擇題（每題2分，共30分）1、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺中的核心任務(wù)之一，其目標(biāo)是（A）。A.識(shí)別圖像中的物體類別B.定位圖像中的物體位置C.確定物體的大小和姿態(tài)D.以上都是2、在目標(biāo)檢測中，用于標(biāo)注數(shù)據(jù)的工具是（B）。A.LabelPPTB.labelMeC.Json2yoloD.xml2yolo3、YOLOv8模型在火情識(shí)別中的主要作用是（B）。A.數(shù)據(jù)預(yù)處理B.火焰和煙霧的目標(biāo)檢測C.模型推理部署D.性能優(yōu)化4、在圖像風(fēng)格遷移中，用于衡量內(nèi)容和風(fēng)格相似度的常用損失函數(shù)是（C）。A.均方誤差損失B.交叉熵?fù)p失C.風(fēng)格損失和內(nèi)容損失D.歐氏距離損失5、在火情識(shí)別技術(shù)中，基于深度學(xué)習(xí)的算法可以有效地從（C）中識(shí)別火災(zāi)。A.音頻信號B.文本描述C.圖像和視頻D.傳感器數(shù)據(jù)6、在使用insightface框架進(jìn)行人臉識(shí)別時(shí)，通常需要將人臉數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在（C）數(shù)據(jù)庫中，以提高檢索效率。A.關(guān)系型B.NoSQLC.向量D.文件7、在NeuralStyleTransfer中，用于提取圖像內(nèi)容和風(fēng)格特征的網(wǎng)絡(luò)通常是（A）。A.VGGB.YOLOC.ResNetD.Inception8、在使用Grounded-SAM進(jìn)行圖像編輯時(shí)，文本提示很關(guān)鍵，清晰的文本提示輸入能幫助（B）模型準(zhǔn)確地定位到指定對象。A.檢測B.分割C.生成D.優(yōu)化9、在目標(biāo)跟蹤中，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)策略的主要作用是（C）。A.提高檢測精度B.加快檢測速度C.將檢測到的目標(biāo)與現(xiàn)有跟蹤目標(biāo)關(guān)聯(lián)起來D.增強(qiáng)模型的泛化能力10、在使用Stable-diffusion進(jìn)行圖像編輯的過程中，不同的（B）擴(kuò)散次數(shù)會(huì)影響圖像編輯的效果。A.正向B.反向C.線性D.非線性11、在YOLOv8目標(biāo)檢測中，用于配置模型訓(xùn)練參數(shù)的文件是（C）。A.json文件B.xml文件C.yaml文件D.txt文件12、在使用insightface框架進(jìn)行人臉識(shí)別時(shí)，余弦相似度通常用于（D）。A.人臉檢測B.人臉對齊C.人臉編碼D.人臉匹配13、在圖像風(fēng)格遷移中，Gram矩陣主要用于（B）。A.內(nèi)容特征提取B.風(fēng)格特征提取C.生成圖像D.優(yōu)化算法14、在使用YOLOv8進(jìn)行目標(biāo)檢測時(shí)，數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可以（A）。A.提高模型的泛化能力B.減少模型的訓(xùn)練時(shí)間C.增加模型的參數(shù)數(shù)量D.減少模型的內(nèi)存占用15、在使用Grounded-SAM進(jìn)行圖像編輯時(shí)，Gradio工具主要用于（C）。A.模型訓(xùn)練B.模型推理C.交互式展示D.數(shù)據(jù)預(yù)處理二、填空題（每題2分，共10分）16、在圖像分類中，ResNet-18的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，起到關(guān)鍵作用的是____。17、在使用PyTorch進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，以下哪個(gè)類用于將數(shù)據(jù)集目錄轉(zhuǎn)換為可迭代的數(shù)據(jù)集對象：____。18、在目標(biāo)檢測中，用于減少特征圖尺寸的層是____，常用的有最大池化和平均池化兩種方式。19、在使用YOLOv8進(jìn)行目標(biāo)檢測時(shí)，最常用的一個(gè)綜合性能指標(biāo)是____。20、在目標(biāo)跟蹤中，目標(biāo)檢測是跟蹤任務(wù)的____步驟，它負(fù)責(zé)識(shí)別視頻幀中的目標(biāo)對象。21、在使用insightface框架進(jìn)行人臉匹配時(shí)，通常需要合適的____，以提保證誤識(shí)率和通過率達(dá)到一個(gè)合適的平衡。22、在NeuralStyleTransfer中，內(nèi)容損失的權(quán)重通常____風(fēng)格損失的權(quán)重。23、在使用Grounded-SAM進(jìn)行圖像編輯時(shí)，利用擴(kuò)散模型進(jìn)行圖像編輯的過程中，不同的反向擴(kuò)散次數(shù)會(huì)影響圖像編輯的____。24、在使用Stable-diffusion進(jìn)行圖像編輯的過程中，選擇一個(gè)合適的____可以使模型更好得完成圖像編輯。25、在火情識(shí)別中，監(jiān)控距離比較遠(yuǎn)的情況下，監(jiān)控圖像中火焰通常比較小，特征不明顯，容易造成____。答案：殘差連接Dataset池化層mAP（平均精度均值）初始閾值小于質(zhì)量提示詞漏檢三、判斷題（每題2分，共10分）26、在圖像分類中，數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可以提高模型的泛化能力。（）27、在目標(biāo)檢測中，YOLOv8模型只能用于火焰和煙霧的檢測。（）28、在人臉識(shí)別中，余弦相似度越高，表示兩個(gè)人臉的相似度越低。（）29、在圖像風(fēng)格遷移中，Gram矩陣可以捕捉特征圖之間的相關(guān)性，從而表示風(fēng)格信息。（）30、在使用Grounded-SAM進(jìn)行圖像編輯時(shí)，文本提示的清晰度對檢測模型的準(zhǔn)確性沒有影響。（）31、在目標(biāo)跟蹤中，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)策略決定了如何將檢測到的目標(biāo)與現(xiàn)有跟蹤目標(biāo)關(guān)聯(lián)起來。（）32、在使用YOLOv8進(jìn)行目標(biāo)檢測時(shí)，數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可以減少模型的訓(xùn)練時(shí)間。（）33、在使用insightface框架進(jìn)行人臉識(shí)別時(shí)，向量數(shù)據(jù)庫可以提供高效的向量存儲(chǔ)和檢索功能。（）34、在圖像風(fēng)格遷移中，不同的反向擴(kuò)散次數(shù)會(huì)影響圖像編輯的效果。（）35、OpenVINO推理框架更適用于GPU硬件。（）答案：√××√×√×√√×四、簡答題（每題10分，共40分）36、簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要意義。37、簡述YOLOv8目標(biāo)檢測算法的主要特點(diǎn)。38、解釋Grounded-SAM圖像編輯系統(tǒng)中GroundingDINO、SAM和Stable-diffusion三個(gè)模型的協(xié)同工作流程。39、簡述常用的推理框架ONNXRuntime、OpenVINO和TensorRT的區(qū)別。參考答案：36.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要意義CNN通過局部連接、權(quán)值共享和池化操作，有效減少參數(shù)量并提取圖像的局部特征，同時(shí)具備平移不變性。其層次化結(jié)構(gòu)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)從低級到高級的特征（如邊緣→紋理→物體部件→整體），極大推動(dòng)了圖像分類、目標(biāo)檢測等任務(wù)的發(fā)展。37.YOLOv8目標(biāo)檢測算法的主要特點(diǎn)單階段檢測：端到端訓(xùn)練，速度快。Anchor-free設(shè)計(jì)：簡化模型結(jié)構(gòu)，減少超參數(shù)依賴。多尺度預(yù)測：通過不同尺度的特征圖檢測不同大小的目標(biāo)。優(yōu)化損失函數(shù)：如分類與回歸任務(wù)的解耦優(yōu)化。靈活部署：支持多種硬件和推理框架（如TensorRT、ONNX）。38.解釋Grounded-SAM圖像編輯系統(tǒng)中GroundingDINO、SAM和Stable-diffusion三個(gè)模型的協(xié)同工作流程。GroundingDINO：基于文本提示檢測目標(biāo)對象的位置（如“火焰”）。SAM（SegmentAnythingModel）：根據(jù)檢測框?qū)δ繕?biāo)進(jìn)行精細(xì)化分割。Stable-diffusion：基于分割掩碼和文本提示，生成或編輯圖像內(nèi)容（如替換背景）。三者通過文本提示和掩碼信息串聯(lián)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的語義驅(qū)動(dòng)圖像編輯。39.簡述常用的推理框架ONNXRuntime、OpenVINO和TensorRT的區(qū)別。ONNXRuntime：跨平臺(tái)推理框架，支持多種硬件，依賴ONNX模型格式。OpenVINO：I