2025計(jì)算機(jī)視覺工程師招聘筆試題及答案

一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪種算法常用于圖像邊緣檢測(cè)？A.K-近鄰算法B.霍夫變換C.高斯濾波D.索貝爾算子2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中，池化層的主要作用是？A.增加特征維度B.減少參數(shù)數(shù)量C.提高模型復(fù)雜度D.增強(qiáng)圖像清晰度3.以下哪個(gè)不屬于圖像預(yù)處理操作？A.圖像裁剪B.圖像分類C.圖像歸一化D.圖像灰度化4.目標(biāo)檢測(cè)中，常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)是？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.mAPD.F1分?jǐn)?shù)5.以下哪種模型結(jié)構(gòu)常用于語義分割任務(wù)？A.VGGB.ResNetC.U-NetD.AlexNet6.圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)不包括以下哪種方法？A.旋轉(zhuǎn)B.平移C.聚類D.翻轉(zhuǎn)7.計(jì)算機(jī)視覺中，SIFT特征主要用于？A.圖像匹配B.圖像壓縮C.圖像降噪D.圖像分割8.以下哪個(gè)庫(kù)常用于計(jì)算機(jī)視覺開發(fā)？A.NumpyB.PandasC.OpenCVD.Matplotlib9.在CNN中，激活函數(shù)的作用是？A.加速訓(xùn)練B.引入非線性C.減少過擬合D.增加模型深度10.以下哪種技術(shù)可用于視頻目標(biāo)跟蹤？A.卡爾曼濾波B.主成分分析C.決策樹D.支持向量機(jī)二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.常見的圖像特征描述符有？A.SIFTB.SURFC.ORBD.HOG2.計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用領(lǐng)域包括？A.自動(dòng)駕駛B.人臉識(shí)別C.醫(yī)學(xué)影像分析D.工業(yè)檢測(cè)3.以下哪些是深度學(xué)習(xí)框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.Scikit-learn4.目標(biāo)檢測(cè)算法有？A.FasterR-CNNB.YOLOC.SSDD.MaskR-CNN5.圖像分類的方法有？A.基于特征的分類B.基于深度學(xué)習(xí)的分類C.基于聚類的分類D.基于規(guī)則的分類6.數(shù)據(jù)增強(qiáng)的作用有？A.增加數(shù)據(jù)量B.提高模型泛化能力C.減少過擬合D.加快訓(xùn)練速度7.卷積層的參數(shù)包括？A.卷積核大小B.步長(zhǎng)C.填充D.通道數(shù)8.以下哪些操作可用于圖像降噪？A.中值濾波B.均值濾波C.高斯濾波D.雙邊濾波9.語義分割的評(píng)估指標(biāo)有？A.像素準(zhǔn)確率B.交并比（IoU）C.F1分?jǐn)?shù)D.召回率10.計(jì)算機(jī)視覺中的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練需要考慮的因素有？A.數(shù)據(jù)集大小B.學(xué)習(xí)率C.優(yōu)化器D.模型復(fù)雜度三、判斷題（每題2分，共20分）1.計(jì)算機(jī)視覺只涉及到圖像的處理，不涉及視頻處理。（）2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）只能處理圖像數(shù)據(jù)。（）3.圖像的灰度化是將彩色圖像轉(zhuǎn)換為黑白圖像。（）4.目標(biāo)檢測(cè)和圖像分類是完全相同的任務(wù)。（）5.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以提高模型的泛化能力。（）6.池化層在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中是可選的。（）7.激活函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中可以不使用。（）8.霍夫變換只能用于直線檢測(cè)。（）9.深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練不需要數(shù)據(jù)標(biāo)注。（）10.圖像的分辨率越高，模型的性能一定越好。（）四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的主要組成部分。2.說明圖像預(yù)處理的目的和常見方法。3.簡(jiǎn)述目標(biāo)檢測(cè)和圖像分類的區(qū)別。4.數(shù)據(jù)增強(qiáng)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練有什么作用？五、討論題（每題5分，共20分）1.討論計(jì)算機(jī)視覺在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用挑戰(zhàn)和機(jī)遇。2.談?wù)勀銓?duì)深度學(xué)習(xí)模型可解釋性的理解以及其在計(jì)算機(jī)視覺中的重要性。3.討論如何選擇合適的深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺項(xiàng)目開發(fā)。4.分析圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注的難點(diǎn)和解決方案。答案一、單項(xiàng)選擇題1.D2.B3.B4.C5.C6.C7.A8.C9.B10.A二、多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ABC5.AB6.ABC7.ABCD8.ABCD9.ABC10.ABCD三、判斷題1.×2.×3.√4.×5.√6.√7.×8.×9.×10.×四、簡(jiǎn)答題1.主要組成部分有卷積層，用于提取特征；池化層，減少參數(shù)和計(jì)算量；激活函數(shù)層，引入非線性；全連接層，用于分類或回歸。2.目的是提高圖像質(zhì)量和特征表達(dá)。常見方法有灰度化、歸一化、裁剪、縮放、濾波等。3.圖像分類是判斷圖像整體所屬類別，目標(biāo)檢測(cè)要找出圖像中目標(biāo)的位置和類別。4.增加數(shù)據(jù)多樣性，提高模型泛化能力，減少過擬合，使模型在不同數(shù)據(jù)上表現(xiàn)更好。五、討論題1.挑戰(zhàn)有復(fù)雜環(huán)境感知、實(shí)時(shí)性要求高、安全可靠性等；機(jī)遇是市場(chǎng)需求大、推動(dòng)技術(shù)發(fā)展。2.可解釋性指理解模型決策過程。在計(jì)算機(jī)視覺中重要，能增強(qiáng)信任、