2025年人工智能工程師計算機視覺考核試卷考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項的代表字母填在題干后的括號內(nèi)）1.在計算機中，一個8位無符號整數(shù)的最大值是？(A)255(B)256(C)128(D)1272.下列哪種圖像增強方法主要目的是抑制噪聲？(A)直方圖均衡化(B)銳化(C)中值濾波(D)伽馬校正3.在SIFT特征描述子中，用于描述關(guān)鍵點局部圖像特征的主要是？(A)灰度值(B)角點響應(yīng)(C)方向梯度直方圖（OGH）(D)小波變換系數(shù)4.HOG（HistogramofOrientedGradients）特征主要適用于？(A)圖像分割(B)光流估計(C)人臉檢測(D)運動目標跟蹤5.下列哪個是典型的語義分割網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)？(A)YOLOv5(B)SSD(C)VGG(D)U-Net6.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中，主要進行特征提取和維度壓縮的層是？(A)輸入層(B)全連接層(C)卷積層(D)池化層7.LeNet-5網(wǎng)絡(luò)中被廣泛認為是最早成功應(yīng)用于識別手寫數(shù)字的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，其輸入層通常接受多少像素的圖像？(A)32x32(B)64x64(C)28x28(D)224x2248.下列哪種損失函數(shù)常用于多類別分類問題？(A)L1損失(B)Huber損失(C)交叉熵損失(D)MSE損失9.在圖像配準中，若已知兩幅圖像間的相對旋轉(zhuǎn)角度，需要進行哪種變換？(A)仿射變換(B)投影變換(C)透視變換(D)旋轉(zhuǎn)變換10.計算機視覺領(lǐng)域中的“自監(jiān)督學習”通常利用什么作為監(jiān)督信號？(A)人工標注數(shù)據(jù)(B)數(shù)據(jù)間的相關(guān)性（如偽標簽）(C)強化學習信號(D)邏輯回歸輸出二、填空題（每空1分，共15分。請將答案填在橫線上）1.數(shù)字圖像的二維像素陣列表示圖像的________信息，每個像素的灰度值表示該點的________信息。2.圖像的銳化可以通過增強圖像的________頻率來實現(xiàn)，常見的銳化算子有拉普拉斯算子和________算子。3.SIFT、SURF和ORB都是著名的________特征檢測與描述算法，其中ORB算法結(jié)合了SIFT的________和SURF的________優(yōu)點。4.目標檢測任務(wù)通常需要輸出目標的________和________信息。5.在CNN中，________層負責下采樣，減少特征圖的空間尺寸，同時提取更高級的特征。6.ResNet網(wǎng)絡(luò)通過引入________結(jié)構(gòu)，有效地解決了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練中的梯度消失/爆炸問題。7.語義分割的目標是將圖像中的每個像素分配到預(yù)定義的________類別中。8.數(shù)據(jù)增強是計算機視覺中常用的技術(shù)，可以通過旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪、色彩抖動等手段增加數(shù)據(jù)集的________和________。9.三維重建的目標是從二維圖像中恢復(fù)場景的________信息和________信息。10.深度學習模型訓練中，選擇合適的________和________對于模型性能至關(guān)重要。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述圖像平移、旋轉(zhuǎn)和縮放這三種基本幾何變換的原理。2.簡述非極大值抑制（NMS）在目標檢測中起的作用及其基本思想。3.簡述全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）相比傳統(tǒng)CNN在語義分割任務(wù)上的主要優(yōu)勢。4.簡述人臉識別系統(tǒng)通常包含的幾個關(guān)鍵步驟。四、計算題（共10分）已知一個3x3的卷積核K如下所示，以及一個4x4的輸入圖像I和步長為1，填充為0的卷積操作。請計算輸出特征圖（即卷積結(jié)果）的第一行第一列（f[0,0]）的值。卷積核K和輸入圖像I如下：K=[[1,0,-1],[1,0,-1],[1,0,-1]]I=[[1,2,3,0],[4,5,6,1],[7,8,9,2],[0,1,2,3]]請寫出計算過程并給出最終結(jié)果。五、論述題（共15分）論述深度學習技術(shù)（特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）是如何改變或推動了計算機視覺領(lǐng)域的發(fā)展，并舉例說明其在至少兩個不同應(yīng)用領(lǐng)域（如自動駕駛、醫(yī)療影像分析、安防監(jiān)控等）的具體作用和價值。試卷答案一、單項選擇題1.(A)255解析：8位無符號整數(shù)表示范圍是0到2^8-1，即0到255。2.(C)中值濾波解析：中值濾波利用排序后的中值去除椒鹽噪聲等脈沖噪聲。直方圖均衡化增強對比度，銳化增強邊緣，伽馬校正調(diào)整亮度。3.(C)方向梯度直方圖（OGH）解析：SIFT描述子通過在關(guān)鍵點鄰域內(nèi)采樣不同方向梯度，構(gòu)建方向梯度直方圖來描述局部特征。4.(C)人臉檢測解析：HOG特征通過統(tǒng)計局部區(qū)域的梯度方向直方圖來描述物體的形狀和外觀，對人臉檢測效果較好。5.(D)U-Net解析：U-Net是一種編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的語義分割網(wǎng)絡(luò)，特別適用于醫(yī)學圖像分割。YOLOv5和SSD是目標檢測，VGG是通用CNN架構(gòu)。6.(C)卷積層解析：卷積層通過卷積核提取圖像的局部特征，是CNN的核心層。池化層主要下采樣，全連接層用于分類。7.(C)28x28解析：LeNet-5的設(shè)計輸入是28x28像素的MNIST手寫數(shù)字圖像。8.(C)交叉熵損失解析：交叉熵損失函數(shù)是分類任務(wù)中最常用的損失函數(shù)，衡量模型預(yù)測概率分布與真實分布的差異。9.(D)旋轉(zhuǎn)變換解析：旋轉(zhuǎn)變換可以改變圖像的朝向。仿射變換包含旋轉(zhuǎn)、縮放、平移等，投影變換是更一般的變換。10.(B)數(shù)據(jù)間的相關(guān)性（如偽標簽）解析：自監(jiān)督學習利用數(shù)據(jù)本身內(nèi)在的聯(lián)系（如預(yù)測圖像的一部分來重建另一部分）生成偽標簽進行訓練。二、填空題1.位置，灰度解析：像素陣列出圖像的空間位置，灰度值代表該位置的強度信息。2.邊緣，高斯解析：銳化增強高頻信息，常用算子有拉普拉斯和邊緣檢測算子（如Sobel、Canny）或高斯模糊+微分。3.關(guān)鍵點，旋轉(zhuǎn)不變性，尺度不變性解析：SIFT、SURF、ORB都是關(guān)鍵點特征算法。ORB結(jié)合了SIFT的計算效率和ORB的旋轉(zhuǎn)、尺度不變性。4.位置，類別解析：目標檢測不僅要找到目標在哪里（位置，通常用邊界框表示），還要識別是什么（類別）。5.池化解析：池化層（PoolingLayer）通過下采樣操作減小特征圖尺寸，提取更魯棒的特征。6.殘差解析：ResNet通過引入殘差連接（ResidualConnection），允許梯度直接反向傳播，解決了深度網(wǎng)絡(luò)訓練難題。7.類別解析：語義分割的目標是將圖像中的每個像素分配到屬于某個物體類別的標簽。8.多樣性，魯棒性解析：數(shù)據(jù)增強通過改變原始數(shù)據(jù)，增加樣本的多樣性，提高模型對不同條件（如光照、姿態(tài)）的魯棒性。9.幾何，外觀解析：三維重建旨在恢復(fù)場景的三維形狀（幾何結(jié)構(gòu)）和表面紋理（外觀信息）。10.學習率，優(yōu)化器解析：學習率控制參數(shù)更新幅度，優(yōu)化器（如SGD,Adam）決定了更新策略。三、簡答題1.簡述圖像平移、旋轉(zhuǎn)和縮放這三種基本幾何變換的原理。解析：圖像平移是將圖像在空間中沿x軸和y軸方向移動，通過在目標位置計算新像素值實現(xiàn)。圖像旋轉(zhuǎn)是圍繞某個中心點（通常是圖像中心）旋轉(zhuǎn)一個角度，可以通過計算旋轉(zhuǎn)后的坐標位置，并根據(jù)插值方法（如最近鄰、雙線性）確定新像素值實現(xiàn)。圖像縮放是改變圖像的大小，可以通過計算新像素位置并插值得到，放大通常用插值，縮小常用最近鄰或雙線性插值。這三種變換可以用仿射變換矩陣統(tǒng)一表示。2.簡述非極大值抑制（NMS）在目標檢測中起的作用及其基本思想。解析：作用：NMS用于處理目標檢測算法（如基于分類分數(shù)的檢測器）輸出的多個重疊預(yù)測框（即同一個目標可能被檢測出多個框），通過抑制弱框和冗余框，最終保留高質(zhì)量的檢測結(jié)果?；舅枷耄菏紫雀鶕?jù)置信度（或IoU）對所有候選框進行排序。然后選擇置信度最高的框作為最終結(jié)果。接著計算這個最高置信度框與其他所有框的交并比（IoU），將IoU大于某個閾值（Threshold）的框視為冗余，將其置信度降低或剔除。重復(fù)此過程，直到所有框都被處理或滿足終止條件。3.簡述全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）相比傳統(tǒng)CNN在語義分割任務(wù)上的主要優(yōu)勢。解析：主要優(yōu)勢在于FCN引入了“全卷積”概念，通過將傳統(tǒng)CNN中的全連接層替換為卷積層，使得網(wǎng)絡(luò)能夠直接輸出與輸入圖像尺寸相同的空間分割圖。這使得模型能夠利用像素的空間位置信息進行分割，并且可以方便地處理任意大小的輸入圖像。此外，F(xiàn)CN通過跳躍連接（SkipConnections）將高層特征圖與低層特征圖結(jié)合，使得分割圖能同時包含高層語義信息和低層細節(jié)信息，顯著提升了分割精度，特別是對于細小目標的分割。4.簡述人臉識別系統(tǒng)通常包含的幾個關(guān)鍵步驟。解析：人臉識別系統(tǒng)通常包含：1）人臉檢測：在圖像或視頻幀中定位人臉的位置，通常輸出人臉邊界框。2）人臉對齊與歸一化：將檢測到的人臉進行幾何變換（如仿射變換）使其對齊到標準姿態(tài)和大小。3）人臉特征提?。禾崛∪四槇D像的深層特征向量，該向量能代表人臉的身份信息，常用的方法包括基于深度學習的方法（如使用預(yù)訓練的CNN）或傳統(tǒng)的特征提取方法（如LBP,Gabor）。4）人臉比對/識別：將提取到的特征向量與數(shù)據(jù)庫中已知身份的人臉特征庫進行比對（計算相似度，如余弦距離），判斷該人臉屬于哪個身份，或者輸出最相似的K個候選身份。四、計算題計算過程：設(shè)卷積核K的轉(zhuǎn)置為K_T，輸入圖像I的轉(zhuǎn)置為I_T。根據(jù)轉(zhuǎn)置卷積公式，f[0,0]=ΣΣK_T[i,j]*I_T[i',j']，其中(i',j')是輸出特征圖的坐標(0,0)對應(yīng)的輸入圖像坐標。對于步長為1，填充為0的單層卷積，(0,0)對應(yīng)輸入圖像的(1,1)位置。f[0,0]=K_T[1,1]*I_T[1,1]+K_T[1,2]*I_T[1,2]+K_T[1,3]*I_T[1,3]+K_T[2,1]*I_T[2,1]+K_T[2,2]*I_T[2,2]+K_T[2,3]*I_T[2,3]+K_T[3,1]*I_T[3,1]+K_T[3,2]*I_T[3,2]+K_T[3,3]*I_T[3,3]=1*5+0*6+(-1)*1+1*4+0*5+(-1)*0+1*7+0*8+(-1)*0=5+0-1+4+0-0+7+0-0=15最終結(jié)果：15五、論述題論述深度學習技術(shù)（特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）是如何改變或推動了計算機視覺領(lǐng)域的發(fā)展，并舉例說明其在至少兩個不同應(yīng)用領(lǐng)域（如自動駕駛、醫(yī)療影像分析、安防監(jiān)控等）的具體作用和價值。解析：深度學習，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），自2012年以來徹底改變了計算機視覺領(lǐng)域，極大地推動了其發(fā)展，使其從依賴手工設(shè)計的特征和復(fù)雜模型的階段，進入了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能感知新時代。首先，CNN能夠自動從原始像素數(shù)據(jù)中學習層次化的特征表示。與傳統(tǒng)方法需要研究人員手動提取（如SIFT、HOG）并精心設(shè)計特征不同，CNN通過多層卷積和池化操作，能夠自動學習到從簡單邊緣、角點到復(fù)雜紋理、部件，乃至整個物體的抽象表征。這種端到端的學習方式簡化了流程，并往往能達到更高的性能。其次，CNN的成功很大程度上歸功于大數(shù)據(jù)和強大的計算能力。海量的標注圖像數(shù)據(jù)為模型訓練提供了必要的監(jiān)督信號，使得模型能夠?qū)W習到泛化能力強的模式。GPU等并行計算硬件的發(fā)展則為訓練深層網(wǎng)絡(luò)提供了可能，深度網(wǎng)絡(luò)能夠捕捉更復(fù)雜、更抽象的視覺模式。再次，預(yù)訓練模型和遷移學習的廣泛應(yīng)用使得CV任務(wù)的開發(fā)更加高效。在大型圖像數(shù)據(jù)集（如ImageNet）上預(yù)訓練的模型，其學習到的通用視覺特征可以很好地遷移到其他特定任務(wù)上，只需進行少量微調(diào)即可達到優(yōu)異性能，大大降低了模型開發(fā)門檻。最后，深度學習在多個視覺任務(wù)上取得了突破性進展，包括但不限于圖像分類、目標檢測、語義分割、實例分割、人臉識別、圖像生成等，這些進展共同構(gòu)成了現(xiàn)代視覺系統(tǒng)的基石。舉例說明：1.自動駕駛：深度學習在自動駕駛感知系統(tǒng)中扮演著核心角色?；贑NN的模型（如YOLO,SSD,FasterR-CNN）能夠?qū)崟r檢測道路上的行人、車輛、交通標志、車道線等目標，并判斷其類別和位置。CNN還在語義分割任務(wù)中用于生成高清的周圍環(huán)境地圖，幫助車輛理解道路結(jié)構(gòu)。此外，基于Transformer的模型也在視覺問答、視覺導(dǎo)航等