人工智能計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)階初賽試題單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.在計(jì)算機(jī)視覺中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的哪一層主要用于提取圖像特征？A.輸入層B.卷積層C.池化層D.全連接層2.以下哪種方法通常用于圖像增強(qiáng)？A.圖像平滑B.圖像銳化C.直方圖均衡化D.以上都是3.目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，YOLO算法屬于哪一類方法？A.基于候選區(qū)域的方法B.基于回歸的方法C.基于模板匹配的方法D.基于特征點(diǎn)的方法4.在深度學(xué)習(xí)框架中，TensorFlow和PyTorch的主要區(qū)別在于？A.語言支持B.動(dòng)態(tài)圖與靜態(tài)圖C.計(jì)算性能D.社區(qū)活躍度5.圖像分割中的FCN（全卷積網(wǎng)絡(luò)）與傳統(tǒng)CNN的主要區(qū)別在于？A.使用了更多的卷積層B.取消了全連接層C.引入了池化層D.使用了ReLU激活函數(shù)6.在處理圖像數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)歸一化的主要目的是？A.減少計(jì)算量B.提高模型收斂速度C.改變數(shù)據(jù)分布D.防止過擬合7.以下哪種損失函數(shù)常用于分類問題？A.均方誤差（MSE）B.交叉熵?fù)p失（Cross-EntropyLoss）C.絕對(duì)誤差D.Huber損失8.在OpenCV庫中，用于讀取圖像的函數(shù)是？A.cv2.imshow()B.cv2.imread()C.cv2.imwrite()D.cv2.cvtColor()9.深度學(xué)習(xí)中，過擬合通常通過哪種方法緩解？A.增加數(shù)據(jù)量B.減少模型復(fù)雜度C.使用L2正則化D.以上都是10.在圖像識(shí)別任務(wù)中，ResNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的“殘差連接”主要作用是？A.增加網(wǎng)絡(luò)深度B.解決梯度消失問題C.減少計(jì)算量D.提高模型準(zhǔn)確率多項(xiàng)選擇題（每題4分，共40分）1.以下哪些是計(jì)算機(jī)視覺的基本任務(wù)？A.圖像分類B.目標(biāo)檢測(cè)C.圖像生成D.圖像分割E.超分辨率重建2.在目標(biāo)檢測(cè)中，常用的后處理方法包括？A.非極大值抑制（NMS）B.邊界框回歸（BoundingBoxRegression）C.感興趣區(qū)域提?。≧OIPooling）D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)E.特征融合3.深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow的特點(diǎn)包括？A.靜態(tài)圖執(zhí)行模式B.強(qiáng)大的分布式計(jì)算能力C.豐富的預(yù)訓(xùn)練模型庫D.動(dòng)態(tài)圖執(zhí)行模式（TensorFlow2.x）E.適用于移動(dòng)設(shè)備4.圖像預(yù)處理步驟可能包括？A.灰度轉(zhuǎn)換B.直方圖均衡化C.噪聲去除D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)E.圖像裁剪5.在處理不平衡數(shù)據(jù)集時(shí)，可以采取的策略有？A.過采樣B.欠采樣C.使用合成數(shù)據(jù)（如SMOTE）D.調(diào)整類別權(quán)重E.隨機(jī)丟棄部分?jǐn)?shù)據(jù)6.以下哪些屬于深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法？A.隨機(jī)梯度下降（SGD）B.動(dòng)量?jī)?yōu)化（Momentum）C.Adam優(yōu)化器D.均方根傳播（RMSProp）E.牛頓法7.計(jì)算機(jī)視覺中的語義分割與實(shí)例分割的區(qū)別在于？A.語義分割區(qū)分不同物體類別B.實(shí)例分割區(qū)分同一類別的不同個(gè)體C.語義分割輸出像素級(jí)分類結(jié)果D.實(shí)例分割不需要邊界框信息E.語義分割通常比實(shí)例分割更容易實(shí)現(xiàn)8.在使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行圖像識(shí)別時(shí)，提高模型泛化能力的策略包括？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.交叉驗(yàn)證C.提前停止訓(xùn)練D.使用更復(fù)雜的模型E.調(diào)整學(xué)習(xí)率9.OpenCV庫中的常用功能包括？A.圖像讀取與顯示B.圖像變換與濾波C.特征檢測(cè)與匹配D.目標(biāo)跟蹤E.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練10.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，池化層的作用包括？A.減少參數(shù)數(shù)量B.提取特征C.控制過擬合D.保留空間位置信息E.提高計(jì)算效率判斷題（每題2分，共20分）1.在目標(biāo)檢測(cè)中，IOU（IntersectionoverUnion）是衡量檢測(cè)框準(zhǔn)確度的唯一指標(biāo)。（）2.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中，驗(yàn)證集上的損失持續(xù)上升通常意味著過擬合。（）3.圖像分類問題中，softmax函數(shù)用于將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出轉(zhuǎn)換為概率分布。（）4.在處理圖像數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)歸一化通常將像素值縮放到[0,1]或[-1,1]范圍內(nèi)。（）5.ResNet網(wǎng)絡(luò)通過引入殘差連接解決了深層網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失問題。（）6.在使用深度學(xué)習(xí)框架時(shí)，TensorFlow只支持靜態(tài)圖執(zhí)行模式。（）7.圖像增強(qiáng)技術(shù)通常用于提高模型的泛化能力，減少過擬合。（）8.FCN（全卷積網(wǎng)絡(luò)）能夠?qū)崿F(xiàn)端到端的像素級(jí)分類，適用于圖像分割任務(wù)。（）9.在目標(biāo)檢測(cè)中，YOLO算法屬于基于候選區(qū)域的方法。（）10.OpenCV是一個(gè)開源的計(jì)算機(jī)視覺庫，支持多種編程語言，包括Python和C++。（）填空題（每題2分，共20分）1.在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，______是一種用于提取圖像特征的技術(shù)，廣泛應(yīng)用于圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)。2.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中，為了防止過擬合，通常會(huì)使用______技術(shù)來限制模型復(fù)雜度。3.在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，YOLO算法通過______的方式直接在輸出層預(yù)測(cè)邊界框和類別概率。4.OpenCV庫中的______函數(shù)用于將圖像從BGR顏色空間轉(zhuǎn)換為灰度圖像。5.在處理不平衡數(shù)據(jù)集時(shí)，一種常用的策略是通過對(duì)少數(shù)類樣本進(jìn)行______來增加其數(shù)量。6.在圖像分割任務(wù)中，F(xiàn)CN網(wǎng)絡(luò)通過取消______層，實(shí)現(xiàn)了端到端的像素級(jí)分類。7.深度學(xué)習(xí)框架PyTorch相較于TensorFlow的一個(gè)主要特點(diǎn)是支持______圖執(zhí)行模式。8.在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中，______是衡量模型性能的一個(gè)重要指標(biāo)，它反映了模型預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)結(jié)果的一致性。9.在使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行圖像識(shí)別時(shí)，______技術(shù)通過隨機(jī)變換輸入圖像來提高模型的泛化能力。10.在目標(biāo)檢測(cè)中，非極大值抑制（NMS）算法的主要作用是去除______的邊界框，從而得到最終的檢測(cè)結(jié)果。答案：?jiǎn)雾?xiàng)選擇題1.B2.D3.B4.B5.B6.B7.B8.B9.D10.B多項(xiàng)選擇題1.ABD2.AB3.ABCD4.ABCE5.ABCD6.ABCD7.ABC8.ABCE9.ABCD10.ACE判斷題1.錯(cuò)2.對(duì)3.