2025年計算機視覺技術與應用考試試卷及答案一、選擇題（每題2分，共12分）

1.下列哪項不是計算機視覺的基本任務？

A.圖像分類

B.目標檢測

C.圖像分割

D.文本生成

答案：D

2.下列哪個不是計算機視覺中常用的深度學習模型？

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）

B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）

C.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）

D.支持向量機（SVM）

答案：D

3.下列哪個不是計算機視覺中常用的圖像預處理方法？

A.歸一化

B.平移

C.縮放

D.旋轉

答案：B

4.下列哪個不是計算機視覺中常用的目標檢測方法？

A.R-CNN

B.FastR-CNN

C.YOLO

D.SSD

答案：A

5.下列哪個不是計算機視覺中常用的圖像分割方法？

A.U-Net

B.MaskR-CNN

C.DeepLab

D.FCN

答案：B

6.下列哪個不是計算機視覺中常用的圖像識別方法？

A.KNN

B.SVM

C.決策樹

D.隨機森林

答案：D

二、填空題（每題2分，共12分）

1.計算機視覺的基本任務包括：__________、__________、__________、__________等。

答案：圖像分類、目標檢測、圖像分割、圖像識別

2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）主要由__________、__________、__________組成。

答案：卷積層、池化層、全連接層

3.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）由生成器和判別器兩部分組成，其中生成器的目的是__________，判別器的目的是__________。

答案：生成與真實樣本相似的樣本、判斷輸入樣本的真實性

4.目標檢測中的R-CNN方法包括兩個主要步驟：__________和__________。

答案：區(qū)域提議（RegionProposal）、分類與邊界框回歸（ClassificationandBoundaryBoxRegression）

5.圖像分割中的U-Net模型是一種__________網(wǎng)絡，其特點是__________。

答案：全卷積網(wǎng)絡（FullyConvolutionalNetwork）、上采樣與下采樣結合

6.計算機視覺中的圖像預處理方法包括：__________、__________、__________、__________等。

答案：歸一化、平移、縮放、旋轉

三、簡答題（每題4分，共16分）

1.簡述計算機視覺的基本任務。

答案：計算機視覺的基本任務包括圖像分類、目標檢測、圖像分割、圖像識別等。

2.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的基本結構。

答案：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的基本結構包括卷積層、池化層、全連接層。

3.簡述生成對抗網(wǎng)絡（GAN）的工作原理。

答案：生成對抗網(wǎng)絡（GAN）由生成器和判別器兩部分組成，生成器的目的是生成與真實樣本相似的樣本，判別器的目的是判斷輸入樣本的真實性。

4.簡述目標檢測中的R-CNN方法。

答案：目標檢測中的R-CNN方法包括兩個主要步驟：區(qū)域提議（RegionProposal）和分類與邊界框回歸（ClassificationandBoundaryBoxRegression）。

5.簡述圖像分割中的U-Net模型。

答案：圖像分割中的U-Net模型是一種全卷積網(wǎng)絡，其特點是上采樣與下采樣結合。

6.簡述計算機視覺中的圖像預處理方法。

答案：計算機視覺中的圖像預處理方法包括歸一化、平移、縮放、旋轉等。

四、論述題（每題8分，共16分）

1.論述計算機視覺在圖像分類任務中的應用。

答案：計算機視覺在圖像分類任務中的應用主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

（1）通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）等深度學習模型，對圖像進行特征提取和分類；

（2）利用遷移學習，將預訓練的模型應用于新數(shù)據(jù)集；

（3）結合多種特征提取方法，提高分類準確率。

2.論述計算機視覺在目標檢測任務中的應用。

答案：計算機視覺在目標檢測任務中的應用主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

（1）利用R-CNN、FastR-CNN、YOLO、SSD等模型進行目標檢測；

（2）結合圖像分割技術，實現(xiàn)多目標檢測；

（3）通過實時性、準確率、召回率等指標評估目標檢測效果。

五、案例分析題（每題10分，共20分）

1.案例一：某公司需要開發(fā)一款智能安防系統(tǒng)，該系統(tǒng)需要實現(xiàn)人臉識別、行為分析等功能。請結合計算機視覺技術，設計該系統(tǒng)的整體架構。

答案：

（1）數(shù)據(jù)采集：通過攝像頭采集實時視頻流；

（2）預處理：對視頻流進行預處理，包括去噪、縮放、歸一化等；

（3）特征提?。豪蒙疃葘W習模型對預處理后的圖像進行特征提??；

（4）人臉識別：利用人臉識別算法進行人臉檢測和識別；

（5）行為分析：結合圖像分割和目標跟蹤技術，對異常行為進行檢測；

（6）報警與聯(lián)動：當檢測到異常行為時，觸發(fā)報警并聯(lián)動相關設備。

2.案例二：某電商平臺需要開發(fā)一款智能客服系統(tǒng)，該系統(tǒng)需要實現(xiàn)圖像識別、語音識別等功能。請結合計算機視覺技術，設計該系統(tǒng)的整體架構。

答案：

（1）數(shù)據(jù)采集：通過攝像頭采集用戶上傳的圖片和語音；

（2）預處理：對圖片和語音進行預處理，包括去噪、歸一化等；

（3）圖像識別：利用深度學習模型對圖片進行特征提取和識別；

（4）語音識別：利用語音識別算法對語音進行識別；

（5）語義理解：結合自然語言處理技術，理解用戶意圖；

（6）回復生成：根據(jù)用戶意圖生成相應的回復；

（7）反饋與優(yōu)化：收集用戶反饋，不斷優(yōu)化系統(tǒng)性能。

六、綜合應用題（每題12分，共24分）

1.請設計一個基于深度學習的圖像分類模型，實現(xiàn)對以下類別進行分類：動物、植物、交通工具、建筑物。

答案：

（1）數(shù)據(jù)集準備：收集包含動物、植物、交通工具、建筑物等類別的圖像數(shù)據(jù)；

（2）模型設計：選擇合適的深度學習模型，如VGG、ResNet等；

（3）模型訓練：利用訓練數(shù)據(jù)對模型進行訓練；

（4）模型評估：利用測試數(shù)據(jù)對模型進行評估，調(diào)整模型參數(shù)；

（5）模型部署：將訓練好的模型部署到實際應用中。

2.請設計一個基于深度學習的目標檢測模型，實現(xiàn)對以下類別進行檢測：人物、車輛、自行車。

答案：

（1）數(shù)據(jù)集準備：收集包含人物、車輛、自行車等類別的圖像數(shù)據(jù)；

（2）模型設計：選擇合適的目標檢測模型，如R-CNN、FastR-CNN、YOLO等；

（3）模型訓練：利用訓練數(shù)據(jù)對模型進行訓練；

（4）模型評估：利用測試數(shù)據(jù)對模型進行評估，調(diào)整模型參數(shù)；

（5）模型部署：將訓練好的模型部署到實際應用中。

本次試卷答案如下：

一、選擇題

1.D

解析：計算機視覺的基本任務不包括文本生成，文本生成屬于自然語言處理領域。

2.D

解析：生成對抗網(wǎng)絡（GAN）是深度學習模型，而支持向量機（SVM）是傳統(tǒng)的機器學習算法。

3.B

解析：圖像預處理方法包括歸一化、縮放、旋轉等，平移不屬于預處理方法。

4.A

解析：R-CNN是目標檢測方法之一，而其他選項是后續(xù)發(fā)展出來的改進模型。

5.B

解析：MaskR-CNN是目標檢測與分割結合的模型，而其他選項是單獨的分割模型。

6.D

解析：圖像識別方法包括KNN、SVM、決策樹等，隨機森林屬于集成學習方法。

二、填空題

1.圖像分類、目標檢測、圖像分割、圖像識別

解析：這四項是計算機視覺中的基本任務，涵蓋了從圖像到目標的整個處理流程。

2.卷積層、池化層、全連接層

解析：卷積層用于提取圖像特征，池化層用于降低特征維度，全連接層用于分類。

3.生成與真實樣本相似的樣本、判斷輸入樣本的真實性

解析：生成器生成樣本，判別器判斷樣本的真實性，兩者相互對抗，共同訓練。

4.區(qū)域提議（RegionProposal）、分類與邊界框回歸（ClassificationandBoundaryBoxRegression）

解析：R-CNN首先提出候選區(qū)域，然后對這些區(qū)域進行分類和邊界框回歸。

5.全卷積網(wǎng)絡（FullyConvolutionalNetwork）、上采樣與下采樣結合

解析：U-Net模型是一種全卷積網(wǎng)絡，通過上采樣和下采樣結合，實現(xiàn)圖像分割。

6.歸一化、平移、縮放、旋轉

解析：這些是常見的圖像預處理方法，用于提高模型訓練效果。

三、簡答題

1.計算機視覺的基本任務包括：圖像分類、目標檢測、圖像分割、圖像識別等。

解析：這些任務是計算機視覺的核心，涵蓋了從圖像到目標的整個處理流程。

2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的基本結構包括：卷積層、池化層、全連接層。

解析：卷積層用于提取圖像特征，池化層用于降低特征維度，全連接層用于分類。

3.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）的工作原理是生成器和判別器相互對抗，共同訓練。

解析：生成器生成樣本，判別器判斷樣本的真實性，兩者相互對抗，共同訓練。

4.目標檢測中的R-CNN方法包括兩個主要步驟：區(qū)域提議（RegionProposal）和分類與邊界框回歸（ClassificationandBoundaryBoxRegression）。

解析：R-CNN首先提出候選區(qū)域，然后對這些區(qū)域進行分類和邊界框回歸。

5.圖像分割中的U-Net模型是一種全卷積網(wǎng)絡，其特點是上采樣與下采樣結合。

解析：U-Net模型通過上采樣和下采樣結合，實現(xiàn)圖像分割。

6.計算機視覺中的圖像預處理方法包括：歸一化、平移、縮放、旋轉等。

解析：這些預處理方法用于提高模型訓練效果，使模型更魯棒。

四、論述題

1.計算機視覺在圖像分類任務中的應用主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

（1）通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）等深度學習模型，對圖像進行特征提取和分類；

（2）利用