2025秋招：計(jì)算機(jī)視覺(jué)工程師筆試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪種算法不屬于傳統(tǒng)的圖像特征提取算法？A.SIFTB.CNNC.HOGD.SURF2.以下哪個(gè)是常用的圖像分類(lèi)數(shù)據(jù)集？A.MNISTB.COCOC.KITTID.Cityscapes3.圖像的灰度化是指將彩色圖像轉(zhuǎn)換為（）圖像。A.二值B.灰度C.黑白D.彩色4.以下哪種深度學(xué)習(xí)框架不常用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)？A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Caffe5.目標(biāo)檢測(cè)中常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)是（）。A.PSNRB.mAPC.SSIMD.IoU6.以下哪種卷積方式可以增大感受野？A.普通卷積B.分組卷積C.空洞卷積D.深度可分離卷積7.圖像增強(qiáng)的目的不包括（）。A.提高圖像清晰度B.增加圖像噪聲C.突出圖像特征D.改善圖像視覺(jué)效果8.以下哪個(gè)是圖像分割的方法？A.K-means聚類(lèi)B.線性回歸C.決策樹(shù)D.支持向量機(jī)9.以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法不適合用于圖像分類(lèi)任務(wù)？A.旋轉(zhuǎn)B.裁剪C.加高斯噪聲D.數(shù)據(jù)降維10.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，以下哪個(gè)是常見(jiàn)的圖像濾波方法？A.均值濾波B.梯度下降C.主成分分析D.邏輯回歸多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下屬于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)算法的有（）。A.FasterR-CNNB.YOLOC.SSDD.R-CNN2.常用的圖像插值方法有（）。A.最近鄰插值B.雙線性插值C.雙三次插值D.拉格朗日插值3.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的任務(wù)包括（）。A.圖像分類(lèi)B.目標(biāo)檢測(cè)C.圖像分割D.人臉識(shí)別4.以下哪些是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組件（）。A.卷積層B.池化層C.全連接層D.激活函數(shù)層5.圖像特征描述子有（）。A.ORBB.BRIEFC.LBPD.Gabor6.以下屬于圖像預(yù)處理步驟的有（）。A.圖像灰度化B.圖像濾波C.圖像增強(qiáng)D.圖像歸一化7.以下哪些是深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)點(diǎn)（）。A.簡(jiǎn)化模型構(gòu)建B.支持分布式訓(xùn)練C.提供豐富的預(yù)訓(xùn)練模型D.可跨平臺(tái)使用8.目標(biāo)檢測(cè)中的后處理方法有（）。A.非極大值抑制B.閾值篩選C.聚類(lèi)分析D.主成分分析9.以下哪些是圖像分割的評(píng)價(jià)指標(biāo)（）。A.Dice系數(shù)B.Jaccard指數(shù)C.召回率D.準(zhǔn)確率10.數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法有（）。A.水平翻轉(zhuǎn)B.垂直翻轉(zhuǎn)C.顏色抖動(dòng)D.隨機(jī)縮放判斷題（每題2分，共20分）1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能處理圖像數(shù)據(jù)。（）2.圖像的分辨率越高，圖像質(zhì)量一定越好。（）3.深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)算法的檢測(cè)速度一定比傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)算法快。（）4.灰度圖像只有一個(gè)通道。（）5.池化層的作用是減小特征圖的尺寸。（）6.圖像分割是將圖像中的目標(biāo)與背景分離。（）7.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以有效緩解過(guò)擬合問(wèn)題。（）8.圖像濾波的目的是去除圖像中的噪聲。（）9.人臉識(shí)別不屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的任務(wù)。（）10.空洞卷積會(huì)增加模型的計(jì)算量。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）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)卷積核在輸入特征圖上滑動(dòng)進(jìn)行卷積操作，提取圖像的局部特征，不同卷積核可提取不同特征，如邊緣、紋理等，還能通過(guò)卷積核數(shù)量增加特征圖通道數(shù)，實(shí)現(xiàn)特征的多樣化提取。2.什么是圖像的直方圖均衡化？圖像的直方圖均衡化是一種圖像增強(qiáng)技術(shù)。它通過(guò)對(duì)圖像像素的灰度值進(jìn)行重新分布，使圖像的直方圖更均勻，增強(qiáng)圖像的對(duì)比度，讓圖像中亮部更亮、暗部更暗，突出圖像細(xì)節(jié)。3.簡(jiǎn)述目標(biāo)檢測(cè)中IoU的含義。IoU即交并比，是目標(biāo)檢測(cè)中衡量預(yù)測(cè)框與真實(shí)框重疊程度的指標(biāo)。它是預(yù)測(cè)框和真實(shí)框的交集面積與并集面積之比，值越接近1表示預(yù)測(cè)框與真實(shí)框越匹配。4.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)增強(qiáng)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的作用。數(shù)據(jù)增強(qiáng)可擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，增加數(shù)據(jù)多樣性，使模型接觸更多不同形式的數(shù)據(jù)，提高模型的泛化能力，減少過(guò)擬合，提升模型在不同場(chǎng)景下的性能。討論題（每題5分，共20分）1.討論深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)。優(yōu)勢(shì)：能自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，在圖像分類(lèi)、檢測(cè)等任務(wù)中表現(xiàn)出色；有大量預(yù)訓(xùn)練模型可用，節(jié)省開(kāi)發(fā)時(shí)間。挑戰(zhàn)：需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，訓(xùn)練成本高，模型解釋性差，對(duì)硬件要求高。2.討論傳統(tǒng)圖像特征提取方法與深度學(xué)習(xí)特征提取方法的區(qū)別。傳統(tǒng)方法如SIFT等需人工設(shè)計(jì)特征，對(duì)特定任務(wù)有針對(duì)性，但泛化能力弱；深度學(xué)習(xí)方法可自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征，泛化能力強(qiáng)，但訓(xùn)練復(fù)雜，依賴大量數(shù)據(jù)和計(jì)算資源。3.討論目標(biāo)檢測(cè)算法中速度和精度的權(quán)衡。速度和精度往往相互制約。追求高精度可能需復(fù)雜模型，計(jì)算量大，速度慢；追求速度則可能采用輕量級(jí)模型，精度會(huì)降低。需根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景，如實(shí)時(shí)監(jiān)控選速度優(yōu)先，高精度檢測(cè)選精度優(yōu)先。4.討論計(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)。應(yīng)用包括目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別行人、車(chē)輛等，圖像分割識(shí)別道路等。挑戰(zhàn)有復(fù)雜環(huán)境下的目標(biāo)檢測(cè)精度、光照變化影響、實(shí)時(shí)處理要求高、數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)等。答案單項(xiàng)選擇題1.B2.A3.B4.C5.B6.C7.B8.A9.D10.A多