計(jì)算機(jī)視覺(jué)經(jīng)理考試題庫(kù)及答案

一、填空題（每題1分，共10分）1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中常用的邊緣檢測(cè)算子有Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子等。2.圖像的特征描述子SIFT具有尺度、旋轉(zhuǎn)和光照不變性。3.在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，IoU（交并比）是衡量預(yù)測(cè)框與真實(shí)框重疊程度的指標(biāo)。4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)。5.圖像分類任務(wù)中常用的損失函數(shù)是交叉熵?fù)p失函數(shù)。6.語(yǔ)義分割是將圖像中的每個(gè)像素分配一個(gè)語(yǔ)義類別。7.OpenCV是一個(gè)廣泛使用的計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)源庫(kù)。8.目標(biāo)檢測(cè)中的NMS（非極大值抑制）算法用于去除冗余的檢測(cè)框。9.圖像增強(qiáng)的方法包括直方圖均衡化、濾波等。10.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，特征提取是從圖像中提取有意義信息的過(guò)程。二、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪個(gè)不是常見(jiàn)的圖像預(yù)處理操作？（）A.圖像裁剪B.圖像旋轉(zhuǎn)C.圖像壓縮D.圖像卷積答案：D2.下列哪種模型常用于圖像分類任務(wù)？（）A.R-CNNB.YOLOC.ResNetD.MaskR-CNN答案：C3.在卷積層中，卷積核的作用是（）A.提取圖像的特征B.增加圖像的分辨率C.減少圖像的噪聲D.改變圖像的顏色答案：A4.目標(biāo)檢測(cè)中的anchor框是（）A.真實(shí)的目標(biāo)框B.預(yù)先定義的不同尺度和比例的框C.預(yù)測(cè)的目標(biāo)框D.用于圖像分割的框答案：B5.以下哪種圖像特征描述子不具有旋轉(zhuǎn)不變性？（）A.ORBB.SURFC.HOGD.SIFT答案：C6.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的超分辨率技術(shù)是為了（）A.提高圖像的清晰度和分辨率B.減少圖像的文件大小C.改變圖像的顏色模式D.增強(qiáng)圖像的對(duì)比度答案：A7.語(yǔ)義分割和實(shí)例分割的主要區(qū)別在于（）A.語(yǔ)義分割只關(guān)注物體的類別，實(shí)例分割還區(qū)分同一類別的不同個(gè)體B.語(yǔ)義分割的精度更高C.實(shí)例分割不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)D.語(yǔ)義分割使用的模型更復(fù)雜答案：A8.以下哪個(gè)庫(kù)主要用于深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和部署？（）A.NumPyB.PandasC.TensorFlowD.Matplotlib答案：C9.在圖像分類任務(wù)中，softmax函數(shù)的作用是（）A.將模型的輸出轉(zhuǎn)換為概率分布B.增加模型的復(fù)雜度C.減少模型的過(guò)擬合D.提高模型的訓(xùn)練速度答案：A10.目標(biāo)檢測(cè)中的FasterR-CNN模型主要由（）和檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)兩部分組成。A.特征提取網(wǎng)絡(luò)B.分類網(wǎng)絡(luò)C.回歸網(wǎng)絡(luò)D.分割網(wǎng)絡(luò)答案：A三、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用領(lǐng)域包括（）A.智能安防B.自動(dòng)駕駛C.醫(yī)學(xué)影像分析D.工業(yè)檢測(cè)答案：ABCD2.常見(jiàn)的圖像濾波方法有（）A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.雙邊濾波答案：ABCD3.深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法有（）A.SGDB.AdamC.RMSPropD.Adagrad答案：ABCD4.目標(biāo)檢測(cè)算法可以分為（）A.基于區(qū)域建議的方法B.基于回歸的方法C.基于分割的方法D.基于聚類的方法答案：AB5.圖像特征提取的方法有（）A.手工特征提取B.深度學(xué)習(xí)特征提取C.統(tǒng)計(jì)特征提取D.結(jié)構(gòu)特征提取答案：ABCD6.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的數(shù)據(jù)集有（）A.MNISTB.CIFAR-10C.ImageNetD.COCO答案：ABCD7.以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說(shuō)法正確的有（）A.卷積層可以減少參數(shù)數(shù)量B.池化層可以降低特征圖的維度C.全連接層用于最終的分類或回歸D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能處理圖像數(shù)據(jù)答案：ABC8.圖像增強(qiáng)的目的包括（）A.改善圖像的視覺(jué)效果B.提高圖像的清晰度C.增強(qiáng)圖像的特征D.減少圖像的噪聲答案：ABC9.語(yǔ)義分割常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)有（）A.mIoUB.準(zhǔn)確率C.召回率D.F1分?jǐn)?shù)答案：ABCD10.以下哪些是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中常用的開(kāi)源框架（）A.PyTorchB.MXNetC.CaffeD.Scikit-Image答案：ABC四、判斷題（每題1分，共10分）1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)只涉及圖像處理，不涉及機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。（×）2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積層可以自動(dòng)提取圖像的特征。（√）3.目標(biāo)檢測(cè)中的交并比（IoU）值越大，說(shuō)明預(yù)測(cè)框與真實(shí)框的重疊程度越高。（√）4.圖像分類任務(wù)只需要將圖像分為兩類。（×）5.語(yǔ)義分割和圖像分類的任務(wù)是相同的。（×）6.深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。（×）7.高斯濾波可以有效去除圖像中的椒鹽噪聲。（×）8.超分辨率技術(shù)可以將低分辨率圖像完美恢復(fù)為高分辨率圖像。（×）9.非極大值抑制（NMS）算法是為了提高目標(biāo)檢測(cè)的召回率。（×）10.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的特征描述子應(yīng)該具有尺度和旋轉(zhuǎn)不變性。（√）五、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的主要結(jié)構(gòu)和各部分的作用。答：CNN主要由卷積層、池化層和全連接層組成。卷積層通過(guò)卷積核提取圖像特征；池化層降低特征圖維度，減少計(jì)算量；全連接層將特征圖展開(kāi)進(jìn)行分類或回歸預(yù)測(cè)。2.什么是目標(biāo)檢測(cè)中的NMS（非極大值抑制）算法，其作用是什么？答：NMS是去除冗余檢測(cè)框的算法。它先按置信度排序，選最高的，去掉與之IoU大于閾值的框，重復(fù)此過(guò)程。作用是避免同一目標(biāo)有多個(gè)檢測(cè)框，提高檢測(cè)準(zhǔn)確性。3.圖像增強(qiáng)的方法有哪些，其目的是什么？答：方法有直方圖均衡化、濾波等。目的是改善圖像視覺(jué)效果，提高清晰度，增強(qiáng)圖像特征，讓圖像更利于后續(xù)分析處理。4.簡(jiǎn)述語(yǔ)義分割和實(shí)例分割的區(qū)別。答：語(yǔ)義分割為每個(gè)像素分配語(yǔ)義類別，不區(qū)分同一類別的不同個(gè)體；實(shí)例分割不僅分語(yǔ)義類別，還區(qū)分同一類別的不同個(gè)體，能識(shí)別每個(gè)目標(biāo)實(shí)例。六、討論題（每題5分，共20分）1.討論計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能安防領(lǐng)域的應(yīng)用及面臨的挑戰(zhàn)。答：應(yīng)用有監(jiān)控視頻分析、人臉識(shí)別門(mén)禁等。挑戰(zhàn)在于復(fù)雜場(chǎng)景下目標(biāo)檢測(cè)精度，如光照變化、遮擋；海量數(shù)據(jù)處理壓力大；還需解決隱私保護(hù)問(wèn)題。2.分析深度學(xué)習(xí)模型在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的優(yōu)勢(shì)和局限性。答：優(yōu)勢(shì)是能自動(dòng)提取特征，在圖像分類等任務(wù)表現(xiàn)好；可處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。局限是依賴大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，訓(xùn)練耗時(shí)長(zhǎng)、成本高；模型解釋性差。3.探討目標(biāo)檢測(cè)算法的發(fā)展趨勢(shì)。答：趨勢(shì)是提高檢測(cè)速度和精度，如優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；向