2025計算機(jī)視覺工程師秋招題庫及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪個是常用的圖像特征描述符？A.SIFTB.CNNC.RNND.LSTM2.圖像分類任務(wù)中，常用的損失函數(shù)是？A.MSEB.Cross-EntropyC.HuberD.MAE3.目標(biāo)檢測中，YOLO屬于哪種類型的算法？A.兩階段B.一階段C.三階段D.四階段4.圖像增強(qiáng)中，以下哪種方法不屬于幾何變換？A.旋轉(zhuǎn)B.高斯模糊C.縮放D.平移5.以下哪個庫常用于計算機(jī)視覺開發(fā)？A.TensorFlowB.NumpyC.PandasD.Matplotlib6.語義分割的輸出是？A.圖像中目標(biāo)的類別概率B.圖像中目標(biāo)的邊界框C.圖像中每個像素的類別D.圖像的特征向量7.以下哪種模型結(jié)構(gòu)常用于處理序列數(shù)據(jù)，不適用于圖像？A.ResNetB.VGGC.GRUD.Inception8.計算機(jī)視覺中，RGB顏色模式的三個通道分別是？A.紅、綠、藍(lán)B.黃、綠、藍(lán)C.紅、白、藍(lán)D.紅、綠、黑9.以下哪種方法可用于圖像去噪？A.直方圖均衡化B.中值濾波C.邊緣檢測D.圖像銳化10.特征提取的目的是？A.增加圖像的復(fù)雜度B.減少圖像的信息C.提取圖像的關(guān)鍵信息D.改變圖像的顏色多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于深度學(xué)習(xí)框架的有（）A.PyTorchB.CaffeC.Scikit-learnD.MXNet2.目標(biāo)檢測的評價指標(biāo)有（）A.mAPB.RecallC.PrecisionD.IoU3.圖像預(yù)處理的方法包括（）A.歸一化B.裁剪C.灰度化D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成部分有（）A.卷積層B.池化層C.全連接層D.激活函數(shù)層5.以下哪些是計算機(jī)視覺的應(yīng)用領(lǐng)域（）A.自動駕駛B.人臉識別C.醫(yī)學(xué)影像分析D.智能安防6.常用的圖像數(shù)據(jù)集有（）A.MNISTB.CIFAR-10C.ImageNetD.COCO7.圖像特征匹配的方法有（）A.基于特征點的匹配B.基于區(qū)域的匹配C.基于顏色的匹配D.基于紋理的匹配8.語義分割的算法有（）A.U-NetB.MaskR-CNNC.FCND.DeepLab9.計算機(jī)視覺中，圖像的表示方法有（）A.像素矩陣B.特征向量C.圖結(jié)構(gòu)D.符號表示10.以下哪些是圖像分類的算法（）A.KNNB.SVMC.AlexNetD.ResNet判斷題（每題2分，共10題）1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能處理圖像數(shù)據(jù)。（）2.目標(biāo)檢測和圖像分類的任務(wù)是相同的。（）3.圖像增強(qiáng)可以提高圖像的清晰度和對比度。（）4.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時，數(shù)據(jù)越多越好，不需要考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量。（）5.高斯模糊是一種圖像銳化方法。（）6.語義分割可以為圖像中的每個目標(biāo)生成邊界框。（）7.計算機(jī)視覺中，圖像的分辨率越高，處理速度一定越快。（）8.特征提取可以降低數(shù)據(jù)的維度。（）9.圖像分類的輸出是圖像中目標(biāo)的類別標(biāo)簽。（）10.目標(biāo)檢測算法不需要訓(xùn)練。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的工作原理。2.說明圖像增強(qiáng)的作用和常用方法。3.目標(biāo)檢測和語義分割的區(qū)別是什么？4.簡述深度學(xué)習(xí)模型過擬合的原因及解決方法。討論題（每題5分，共4題）1.討論計算機(jī)視覺在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用前景和挑戰(zhàn)。2.分析當(dāng)前目標(biāo)檢測算法的優(yōu)缺點。3.探討圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注的重要性和難點。4.談?wù)動嬎銠C(jī)視覺技術(shù)對未來生活的影響。答案單項選擇題1.A2.B3.B4.B5.A6.C7.C8.A9.B10.C多項選擇題1.ABD2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.BCD7.ABCD8.ACD9.ABC10.CD判斷題1.×2.×3.√4.×5.×6.×7.×8.√9.√10.×簡答題1.CNN通過卷積層提取圖像特征，池化層降維，全連接層輸出結(jié)果。卷積層用卷積核掃描圖像，池化層選特征值，最后全連接層分類或回歸。2.作用是改善圖像質(zhì)量、增強(qiáng)特征。常用方法有幾何變換（旋轉(zhuǎn)、平移等）、灰度變換（直方圖均衡化）、濾波（高斯、中值濾波）。3.目標(biāo)檢測找出目標(biāo)位置和類別，用邊界框表示；語義分割為每個像素分類，得到像素級的類別信息。4.原因：模型復(fù)雜、數(shù)據(jù)少。解決方法：增加數(shù)據(jù)、正則化、早停策略、簡化模型。討論題1.前景：輔助診斷、手術(shù)導(dǎo)航等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私、標(biāo)注困難、模型可靠性。