2025年人工智能與計算機視覺技術(shù)考試試題及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中卷積操作的描述，錯誤的是：A.卷積核的參數(shù)共享機制降低了模型復(fù)雜度B.步長（Stride）增大時，輸出特征圖尺寸可能減小C.填充（Padding）的主要目的是保留圖像邊緣信息D.1×1卷積核無法改變特征圖的通道數(shù)答案：D解析：1×1卷積核可以通過調(diào)整輸出通道數(shù)來實現(xiàn)特征圖通道數(shù)的改變（如GoogLeNet中的降維操作）。2.在目標檢測任務(wù)中，YOLOv8相較于FasterR-CNN的核心優(yōu)勢是：A.更高的檢測精度B.更靈活的多尺度目標檢測能力C.更快的推理速度D.更完善的區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)（RPN）答案：C解析：YOLO系列通過單階段檢測（End-to-End）直接預(yù)測邊界框和類別，避免了FasterR-CNN中RPN的額外計算，因此推理速度更快。3.以下數(shù)據(jù)增強方法中，屬于“混合樣本增強”的是：A.隨機翻轉(zhuǎn)（RandomFlip）B.MixupC.隨機裁剪（RandomCrop）D.高斯模糊（GaussianBlur）答案：B解析：Mixup通過線性插值混合兩張圖像及其標簽，屬于混合樣本增強；其他選項為單樣本增強。4.自注意力機制（Self-Attention）中，查詢（Query）、鍵（Key）、值（Value）的計算通?；冢篈.輸入特征的線性變換B.輸入特征的非線性激活C.輸入特征的池化操作D.輸入特征的歸一化處理答案：A解析：自注意力中，Q、K、V通常由輸入特征通過三個不同的線性層（全連接層）變換得到。5.在圖像分割任務(wù)中，U-Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的核心設(shè)計是：A.跳躍連接（SkipConnection）B.深度可分離卷積（DepthwiseSeparableConvolution）C.空洞卷積（DilatedConvolution）D.全局平均池化（GlobalAveragePooling）答案：A解析：U-Net通過跳躍連接將編碼器的淺層特征與解碼器的深層特征融合，解決分割任務(wù)中細節(jié)信息丟失的問題。6.以下關(guān)于視覺Transformer（ViT）的描述，正確的是：A.直接輸入原始圖像像素，無需分塊（Patch）B.位置編碼（PositionEmbedding）用于保留空間信息C.僅使用多頭注意力層，無卷積層D.訓(xùn)練時無需大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)答案：B解析：ViT將圖像分塊后添加位置編碼以保留空間位置信息；其基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)包含線性投影層（本質(zhì)是卷積），且依賴大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)（如ImageNet-21K）。7.光流法（OpticalFlow）用于估計圖像序列中像素的運動，其基本假設(shè)不包括：A.亮度恒定（BrightnessConstancy）B.空間一致性（SpatialCoherence）C.小運動（SmallMotion）D.色彩不變（ColorInvariance）答案：D解析：光流法的核心假設(shè)是亮度恒定、空間一致性和小運動，不涉及色彩不變性。8.零樣本學(xué)習(xí)（Zero-ShotLearning）在計算機視覺中的關(guān)鍵是：A.利用訓(xùn)練時未見過類別的樣本進行微調(diào)B.建立視覺特征與語義特征（如文本）的映射C.通過數(shù)據(jù)增強生成未見過類別的樣本D.僅使用類別名稱的文本描述作為監(jiān)督信號答案：B解析：零樣本學(xué)習(xí)通過將視覺特征與語義特征（如詞向量、文本描述）對齊，實現(xiàn)對未訓(xùn)練類別的識別。9.以下不屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)在計算機視覺中應(yīng)用的是：A.自監(jiān)督學(xué)習(xí)（Self-SupervisedLearning）中的掩碼圖像建模（MIM）B.基于聚類的圖像分割（如K-means）C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）生成圖像D.基于標注數(shù)據(jù)的分類模型訓(xùn)練答案：D解析：無監(jiān)督學(xué)習(xí)不依賴標注數(shù)據(jù)，D選項明確使用標注數(shù)據(jù)，屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)。10.在多模態(tài)學(xué)習(xí)中，CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePretraining）模型的核心訓(xùn)練目標是：A.最小化圖像與文本的像素級差異B.最大化圖像與匹配文本的相似性，最小化與不匹配文本的相似性C.生成與圖像內(nèi)容一致的文本描述D.預(yù)測圖像中缺失的文本區(qū)域答案：B解析：CLIP通過對比學(xué)習(xí)，使圖像編碼器和文本編碼器的輸出在特征空間中，匹配的圖文對相似性高于不匹配的對。二、填空題（每空2分，共20分）1.ResNet（殘差網(wǎng)絡(luò)）通過引入__________解決了深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的梯度消失/爆炸問題。答案：殘差塊（ResidualBlock）或跳躍連接（SkipConnection）2.YOLOv8的輸出通常包含邊界框坐標、__________和類別置信度。答案：目標存在置信度（ObjectnessScore）3.CLIP模型在訓(xùn)練時使用__________損失函數(shù)，將圖像和文本映射到同一特征空間。答案：對比（Contrastive）4.光流法中的稀疏光流（如Lucas-Kanade）適用于__________的場景，而稠密光流（如Horn-Schunck）輸出所有像素的運動信息。答案：特征點稀疏（或特征點明顯）5.VisionTransformer（ViT）將圖像分割為大小為P×P的塊（Patch），每個塊通過__________層映射為一維向量。答案：線性投影（或全連接/卷積）6.小樣本學(xué)習(xí)（Few-ShotLearning）中，元學(xué)習(xí)（Meta-Learning）的核心思想是__________。答案：學(xué)會“如何學(xué)習(xí)”（或快速適應(yīng)新任務(wù)的能力）7.圖像風格遷移（StyleTransfer）的關(guān)鍵是同時保留內(nèi)容圖像的__________和風格圖像的__________。答案：內(nèi)容特征；風格特征（或內(nèi)容信息；風格信息）8.3D視覺中，點云（PointCloud）的主要挑戰(zhàn)是__________（填一個即可）。答案：無序性（或稀疏性/非結(jié)構(gòu)化）9.自監(jiān)督學(xué)習(xí)常用的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)包括__________（填一個即可）。答案：掩碼圖像建模（MIM）/旋轉(zhuǎn)預(yù)測/顏色化10.對抗攻擊（AdversarialAttack）通過向輸入圖像添加__________擾動，導(dǎo)致模型輸出錯誤。答案：不可察覺（或微?。┤?、簡答題（每題8分，共40分）1.簡述多頭注意力（Multi-HeadAttention）的作用及實現(xiàn)方式。答案：作用：多頭注意力通過將輸入特征劃分為多個子空間（頭），并行計算多個注意力分布，使模型能夠捕捉不同子空間的上下文信息，增強模型對多樣化特征的建模能力。實現(xiàn)方式：將查詢（Q）、鍵（K）、值（V）通過線性變換分為h個頭（h為頭數(shù)），每個頭獨立計算縮放點積注意力（ScaledDot-ProductAttention），最后將各頭的輸出拼接后通過線性層得到最終結(jié)果。2.對比FasterR-CNN與YOLOv8在目標檢測流程上的主要差異。答案：FasterR-CNN為兩階段檢測：（1）通過區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)（RPN）生成候選區(qū)域（Proposal）；（2）對候選區(qū)域進行分類和邊界框回歸（RoIPooling/Align后接全連接層）。YOLOv8為單階段檢測：（1）將圖像劃分為S×S網(wǎng)格，每個網(wǎng)格預(yù)測多個邊界框（Anchor）；（2）直接輸出邊界框坐標、目標存在置信度和類別概率，無需額外生成候選區(qū)域。核心差異：FasterR-CNN通過兩階段提升精度但犧牲速度；YOLOv8單階段實現(xiàn)端到端檢測，速度更快但小目標檢測精度可能略低。3.說明VisionTransformer（ViT）與傳統(tǒng)CNN在特征提取上的主要差異。答案：（1）局部性與全局性：CNN通過卷積核提取局部特征，依賴感受野的逐層擴大獲取全局信息；ViT通過自注意力機制直接建模全局像素間的依賴關(guān)系。（2）歸納偏置（InductiveBias）：CNN內(nèi)置平移不變性、局部性等先驗知識，對小數(shù)據(jù)更友好；ViT無顯式歸納偏置，依賴大規(guī)模數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練。（3）計算方式：CNN的卷積操作是參數(shù)共享的局部連接；ViT的自注意力是全連接（全局），計算復(fù)雜度隨圖像尺寸平方增長（經(jīng)分塊后降低）。4.分析小樣本學(xué)習(xí)（Few-ShotLearning）在計算機視覺中的主要挑戰(zhàn)及解決思路。答案：挑戰(zhàn)：（1）樣本量少導(dǎo)致模型過擬合；（2）新類別與訓(xùn)練類別分布差異大（領(lǐng)域偏移）；（3）缺乏足夠統(tǒng)計信息學(xué)習(xí)類別判別特征。解決思路：（1）元學(xué)習(xí)（Meta-Learning）：通過元訓(xùn)練學(xué)習(xí)快速適應(yīng)新任務(wù)的能力（如MAML）；（2）遷移學(xué)習(xí)：利用預(yù)訓(xùn)練模型的通用特征，僅微調(diào)少量參數(shù)（如Fine-tuning）；（3）數(shù)據(jù)增強：通過合成樣本（如GAN）或特征空間插值（如Mixup）擴充小樣本數(shù)據(jù)；（4）度量學(xué)習(xí)（MetricLearning）：設(shè)計相似性度量（如余弦相似度、原型網(wǎng)絡(luò)），在特征空間中區(qū)分新類別。5.解釋自監(jiān)督學(xué)習(xí)（Self-SupervisedLearning）在計算機視覺中的優(yōu)勢，并列舉兩種典型預(yù)訓(xùn)練任務(wù)。答案：優(yōu)勢：（1）無需人工標注數(shù)據(jù)，利用海量無標注圖像訓(xùn)練；（2）學(xué)習(xí)到的特征具有更強的通用性，可遷移到多種下游任務(wù)；（3）降低數(shù)據(jù)標注成本，適用于數(shù)據(jù)稀缺場景。典型預(yù)訓(xùn)練任務(wù)：（1）掩碼圖像建模（MaskedImageModeling,MIM）：隨機掩碼圖像部分區(qū)域，模型預(yù)測被掩碼內(nèi)容（如BEiT）；（2）對比學(xué)習(xí)（ContrastiveLearning）：將同一圖像的不同增強視為正樣本，其他圖像視為負樣本，最大化正樣本相似性（如MoCo、SimCLR）。四、綜合應(yīng)用題（每題15分，共30分）1.設(shè)計一個基于深度學(xué)習(xí)的智能垃圾分類系統(tǒng)，要求包含數(shù)據(jù)準備、模型選擇、訓(xùn)練策略和評估指標四個核心環(huán)節(jié)。答案：（1）數(shù)據(jù)準備：-數(shù)據(jù)采集：收集常見垃圾類別（可回收物、有害垃圾、廚余垃圾、其他垃圾）的圖像，涵蓋不同角度、光照、遮擋場景；-數(shù)據(jù)清洗：去除模糊、重復(fù)圖像，平衡類別分布（如通過過采樣/欠采樣或生成合成數(shù)據(jù)）；-數(shù)據(jù)增強：應(yīng)用隨機翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、裁剪、亮度調(diào)整、Mixup等增強方法，提升模型泛化能力；-劃分數(shù)據(jù)集：按8:1:1分為訓(xùn)練集、驗證集、測試集。（2）模型選擇：-backbone選擇：采用輕量級CNN（如MobileNetV3）或輕量級Transformer（如DeiT），兼顧精度與部署效率；-頭部設(shè)計：分類頭使用全連接層+Softmax，輸出4類概率；-優(yōu)化：若數(shù)據(jù)量小，采用預(yù)訓(xùn)練模型（如在ImageNet上預(yù)訓(xùn)練）進行遷移學(xué)習(xí)，凍結(jié)部分層后微調(diào)。（3）訓(xùn)練策略：-損失函數(shù)：交叉熵損失（Cross-EntropyLoss），若類別不平衡可使用FocalLoss；-優(yōu)化器：AdamW（學(xué)習(xí)率1e-4），初始階段使用熱身（Warmup）；-學(xué)習(xí)率調(diào)度：余弦退火衰減（CosineAnnealing），避免局部最優(yōu)；-早停（EarlyStopping）：基于驗證集準確率，連續(xù)5輪無提升則停止訓(xùn)練。（4）評估指標：-準確率（Accuracy）：整體分類正確比例；-類別級指標：精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1分數(shù)（F1-Score），重點關(guān)注小樣本類別（如有害垃圾）的表現(xiàn)；-推理速度（FPS）：在目標設(shè)備（如邊緣端GPU/CPU）上的實時性評估；-混淆矩陣：分析易混淆類別（如塑料瓶與玻璃瓶），指導(dǎo)數(shù)據(jù)增強或模型改進。2.視頻行為識別任務(wù)中，時間建模是關(guān)鍵。請列舉三種時間建模方法，并對比其優(yōu)缺點。答案：（1）3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（3DCNN）：-原理：使用3D卷積核（如3×3×3）同時提取空間和時間特征。-優(yōu)點：直接建模時空信息，無需額外光流計算；-缺點：計算復(fù)雜度高（參數(shù)量大），長視頻時序建模能力有限（感受野?。?。（2）2DCNN+光流（OpticalFlow）：-原理：2DCNN提取RGB圖像的空間特征，光流法提取相鄰幀的運動信息，融合兩者特征進行分類。-優(yōu)點：光流顯式表示運動，提升動態(tài)行為識別精度；2DCNN計算效率高；-缺點：光流計算耗時，對遮擋、光照變化敏感；僅利用相鄰幀信息，長時序依賴捕捉不足。（3）視覺Transformer（VisionTransformerforVideo,ViViT）：-原理：將視頻分幀后，每幀分塊（Patch），添加時間位置編碼，通過Transformer的自注意力建模全局時空依賴。-優(yōu)點：自注意力機制可捕捉長距離時序關(guān)系（如跨多幀的動作連貫性）；-缺點：對計算資源要求高（長視頻分幀多，序列長度大）；缺乏CNN的局部歸納偏置，小數(shù)據(jù)場景易過擬合。對比總結(jié)：3DCNN適合短時序、計算資源充足場景；2D+光流平衡精度與效率，適用于動態(tài)變化明顯的行為；ViViT在長時序建模上更優(yōu)，但依賴大規(guī)模數(shù)據(jù)和算力。五、論述題（每題20分，共40分）1.結(jié)合當前技術(shù)進展，論述大模型（如GPT-4V、SegmentAnything）在計算機視覺中的應(yīng)用及未來趨勢。答案：大模型在計算機視覺中的應(yīng)用：（1）多模態(tài)理解：如GPT-4V支持圖像-文本跨模態(tài)輸入，可實現(xiàn)圖像描述生成、視覺問答（VQA）、圖文檢索等，突破了傳統(tǒng)單模態(tài)模型的限制；（2）通用分割能力：SegmentAnythingModel（SAM）通過大規(guī)模分割數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練，支持任意提示（點、框、文本）的交互式分割，泛化到未知類別，推動了通用視覺模型的發(fā)展；（3）自監(jiān)督與少樣本學(xué)習(xí)：大模型通過自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練（如MAE、BEiT）學(xué)習(xí)通用視覺特征，僅需少量標注數(shù)據(jù)即可微調(diào)至下游任務(wù)（如分類、檢測），降低了行業(yè)應(yīng)用門檻；（4）復(fù)雜場景建模：大模型的長程依賴建模能力（如視頻Transformer）提升了視頻行為識別、多目標跟蹤（MOT）等任務(wù)的精度，尤其在復(fù)雜時序或空間關(guān)聯(lián)場景中表現(xiàn)突出。未來趨勢：（1）多模態(tài)融合深化：圖像、文本、視頻、點云等多模態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一建模，實現(xiàn)更自然的人機交互（如智能駕駛中的視覺-激光雷達-語音協(xié)同）；（2）參數(shù)高效化：通過LoRA（低秩適配）、Adapter等技術(shù)，在保持大模型能力的同時，降低微調(diào)成本，適配邊緣設(shè)備部署；（3）自主學(xué)習(xí)與持續(xù)進化：大模型可能具備“終身學(xué)習(xí)”能力，通過在線數(shù)據(jù)不斷更新知識，適應(yīng)動態(tài)變化的視覺場景（如實時監(jiān)控中的新目標識別）；（4）倫理與安全增強：大模型的廣泛應(yīng)用將推動視覺隱私保護（如對抗生成、脫敏處理）、公平性（減少種族/性別偏見）等技術(shù)的發(fā)展，確保技術(shù)可信可控。2.計算機視覺技術(shù)的快速發(fā)展帶來了倫理與安全挑戰(zhàn)，請結(jié)合具體場景分析主要問題及應(yīng)對策略。答案：主要問題：（1）隱私侵犯：人臉識別、行為分析等