人工智能計(jì)算機(jī)視覺(jué)工程師考試試卷與答案單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種圖像格式支持透明背景？A.JPEGB.PNGC.BMPD.GIF2.OpenCV中用于圖像讀取的函數(shù)是？A.imwriteB.imshowC.imreadD.waitKey3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，起到減少參數(shù)數(shù)量作用的是？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.激活層4.圖像灰度化常用的方法不包括？A.平均值法B.加權(quán)平均法C.最大值法D.亮度值法5.以下哪個(gè)是常用的目標(biāo)檢測(cè)算法？A.YOLOB.LSTMC.CNND.RNN6.用于評(píng)估圖像分割效果的指標(biāo)是？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.mIoUD.F1值7.色彩空間RGB中，R代表？A.紅色B.綠色C.藍(lán)色D.黃色8.以下哪種濾波方式可用于去噪？A.均值濾波B.高通濾波C.銳化濾波D.拉普拉斯濾波9.深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型時(shí)，用于更新參數(shù)的算法是？A.梯度下降B.最小二乘法C.牛頓法D.模擬退火10.圖像金字塔中，向下采樣操作是？A.擴(kuò)大圖像B.縮小圖像C.保持圖像大小D.旋轉(zhuǎn)圖像多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的有？A.目標(biāo)檢測(cè)B.圖像分類C.語(yǔ)義分割D.視頻分析2.常用的深度學(xué)習(xí)框架有？A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.Keras3.圖像增強(qiáng)的方法包括？A.直方圖均衡化B.對(duì)比度拉伸C.高斯模糊D.銳化4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含的層有？A.輸入層B.卷積層C.池化層D.輸出層5.以下哪些是目標(biāo)檢測(cè)評(píng)估指標(biāo)？A.APB.mAPC.RecallD.Precision6.用于圖像特征提取的方法有？A.SIFTB.SURFC.ORBD.HOG7.色彩空間包括？A.RGBB.HSVC.YUVD.CMYK8.圖像平滑處理的方法有？A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.雙邊濾波9.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中，防止過(guò)擬合的方法有？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.正則化C.早停法D.減小網(wǎng)絡(luò)規(guī)模10.視頻處理中涉及的操作有？A.視頻讀取B.幀提取C.視頻寫入D.目標(biāo)跟蹤判斷題（每題2分，共10題）1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)只能處理靜態(tài)圖像。（）2.卷積核大小越大，提取的特征越局部。（）3.圖像二值化就是將圖像轉(zhuǎn)換為只有黑白兩種顏色。（）4.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí)，學(xué)習(xí)率越大越好。（）5.池化操作能保留圖像所有信息。（）6.RGB色彩空間和HSV色彩空間可以相互轉(zhuǎn)換。（）7.目標(biāo)檢測(cè)算法只能檢測(cè)單一目標(biāo)。（）8.圖像濾波一定會(huì)降低圖像質(zhì)量。（）9.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多，模型性能一定越好。（）10.數(shù)據(jù)增強(qiáng)能提高模型的泛化能力。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積層的作用。卷積層通過(guò)卷積核在圖像上滑動(dòng)進(jìn)行卷積運(yùn)算，提取圖像的特征。不同的卷積核可以提取不同類型的特征，如邊緣、紋理等。卷積運(yùn)算減少了參數(shù)數(shù)量，提高了模型訓(xùn)練效率，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到圖像中的有用特征，為后續(xù)的分類、檢測(cè)等任務(wù)提供基礎(chǔ)。2.什么是圖像的閾值分割？圖像的閾值分割是一種簡(jiǎn)單有效的圖像分割方法。它基于圖像的灰度信息，通過(guò)設(shè)定一個(gè)或多個(gè)閾值，將圖像中的像素分為不同的類別。例如，設(shè)定一個(gè)閾值T，灰度值大于T的像素歸為一類（如前景），灰度值小于等于T的像素歸為另一類（如背景），從而實(shí)現(xiàn)圖像的分割。3.簡(jiǎn)述目標(biāo)檢測(cè)與圖像分類的區(qū)別。圖像分類是將整個(gè)圖像歸為某一個(gè)類別，關(guān)注的是圖像整體的內(nèi)容。而目標(biāo)檢測(cè)不僅要識(shí)別圖像中物體的類別，還要確定物體在圖像中的位置，通常以矩形框的形式標(biāo)注出物體的邊界。目標(biāo)檢測(cè)需要更精確的定位信息，比圖像分類任務(wù)更復(fù)雜。4.簡(jiǎn)述常用的圖像特征描述子及其應(yīng)用場(chǎng)景。常用的圖像特征描述子如SIFT、SURF、ORB、HOG等。SIFT和SURF對(duì)圖像的尺度、旋轉(zhuǎn)、光照變化具有較好的不變性，常用于圖像匹配、目標(biāo)識(shí)別等；ORB計(jì)算速度快，適合實(shí)時(shí)性要求高的場(chǎng)景；HOG主要用于目標(biāo)檢測(cè)，特別是行人檢測(cè)，能很好地描述物體的輪廓和邊緣信息。討論題（每題5分，共4題）1.討論深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域取得成功的原因。深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域成功源于其強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到復(fù)雜的圖像特征，無(wú)需人工設(shè)計(jì)特征。大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)的出現(xiàn)為模型訓(xùn)練提供了豐富信息，優(yōu)化算法的改進(jìn)使模型訓(xùn)練更高效。同時(shí)，硬件性能提升支持大規(guī)模模型訓(xùn)練。這些因素共同促使深度學(xué)習(xí)在圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割等任務(wù)中取得優(yōu)異成果。2.談?wù)動(dòng)?jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用及面臨的挑戰(zhàn)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛中用于識(shí)別道路、交通標(biāo)志、車輛、行人等目標(biāo)。通過(guò)攝像頭獲取圖像信息，利用目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割等技術(shù)進(jìn)行場(chǎng)景理解，為自動(dòng)駕駛決策提供依據(jù)。面臨的挑戰(zhàn)包括復(fù)雜環(huán)境下的目標(biāo)識(shí)別，如惡劣天氣、光照變化影響圖像質(zhì)量；不同場(chǎng)景數(shù)據(jù)的多樣性，導(dǎo)致模型泛化能力要求高；實(shí)時(shí)性要求嚴(yán)格，需要快速處理大量圖像數(shù)據(jù)；以及安全可靠性要求，任何錯(cuò)誤都可能導(dǎo)致嚴(yán)重后果。3.如何提高計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法在低分辨率圖像上的性能？可采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，對(duì)低分辨率圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放、翻轉(zhuǎn)等操作，增加數(shù)據(jù)多樣性，提升模型泛化能力。選用輕量級(jí)且高效的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，減少計(jì)算量同時(shí)保證性能。利用超分辨率算法對(duì)低分辨率圖像進(jìn)行預(yù)處理，提高圖像分辨率。還可以結(jié)合多模態(tài)信息，如深度信息輔助目標(biāo)識(shí)別。優(yōu)化算法參數(shù)，采用合適的損失函數(shù)和訓(xùn)練策略，使模型更好適應(yīng)低分辨率圖像特點(diǎn)。4.探討計(jì)算機(jī)視覺(jué)與其他領(lǐng)域（如醫(yī)學(xué)、工業(yè)）的交叉應(yīng)用前景。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)視覺(jué)可用于醫(yī)學(xué)影像分析，如X光、CT、MRI圖像的疾病診斷，幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確快速地檢測(cè)病變。在工業(yè)領(lǐng)域，用于產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)、機(jī)器人視覺(jué)引導(dǎo)等。未來(lái)交叉應(yīng)用前景廣闊，隨著技術(shù)發(fā)展，能實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)診斷和治療輔助，提高工業(yè)生產(chǎn)自動(dòng)化和智能化水平。還可能拓展到更多領(lǐng)域，如農(nóng)業(yè)中的作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)中的目標(biāo)識(shí)別等，推動(dòng)各行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。答案單項(xiàng)選擇題1