2025校招：計算機視覺工程師面試題及答案

單項選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪種算法常用于圖像邊緣檢測？A.K-近鄰B.霍夫變換C.高斯濾波D.索貝爾算子2.圖像金字塔的作用不包括？A.圖像縮放B.特征提取C.圖像壓縮D.圖像平滑3.以下哪個不是深度學(xué)習(xí)框架？A.TensorFlowB.OpenCVC.PyTorchD.Keras4.目標(biāo)檢測中常用的評價指標(biāo)是？A.mAPB.PSNRC.SSIMD.F1-score5.下列哪種方法可用于圖像去噪？A.直方圖均衡化B.中值濾波C.傅里葉變換D.主成分分析6.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中卷積層的主要作用是？A.降維B.特征提取C.池化D.分類7.以下哪種顏色空間更適合膚色檢測？A.RGBB.HSVC.YUVD.CMYK8.圖像分割的方法不包括？A.閾值分割B.聚類分割C.深度學(xué)習(xí)分割D.特征匹配9.人臉識別中的特征提取方法有？A.SIFTB.LBPC.ORBD.以上都是10.以下哪種數(shù)據(jù)增強方法常用于圖像？A.平移B.歸一化C.標(biāo)準(zhǔn)化D.正則化多項選擇題（每題2分，共20分）1.計算機視覺的應(yīng)用領(lǐng)域包括？A.自動駕駛B.安防監(jiān)控C.醫(yī)學(xué)影像分析D.工業(yè)檢測2.以下屬于圖像特征描述子的有？A.SIFTB.SURFC.ORBD.HOG3.深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法有？A.SGDB.AdamC.AdagradD.RMSProp4.圖像分類的常用模型有？A.AlexNetB.VGGC.ResNetD.Inception5.目標(biāo)檢測算法有？A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.YOLO6.圖像預(yù)處理的操作包括？A.灰度化B.直方圖均衡化C.濾波D.圖像裁剪7.計算機視覺中的深度學(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.批次大小D.訓(xùn)練輪數(shù)8.以下哪些方法可以提高圖像識別準(zhǔn)確率？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.采用更復(fù)雜的模型C.數(shù)據(jù)增強D.模型融合9.圖像壓縮的方法有？A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP10.視頻分析涉及的技術(shù)有？A.目標(biāo)跟蹤B.動作識別C.場景分類D.視頻超分辨率判斷題（每題2分，共20分）1.計算機視覺只涉及圖像處理技術(shù)。（）2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中池化層的作用是增加特征維度。（）3.直方圖均衡化可以增強圖像的對比度。（）4.深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練不需要大量數(shù)據(jù)。（）5.目標(biāo)檢測的任務(wù)是找出圖像中目標(biāo)的位置和類別。（）6.圖像分割就是將圖像分成不同的區(qū)域。（）7.人臉識別只能在靜態(tài)圖像上進(jìn)行。（）8.數(shù)據(jù)增強可以減少模型過擬合。（）9.霍夫變換只能用于直線檢測。（）10.計算機視覺算法的性能只取決于算法本身。（）簡答題（每題5分，共20分）1.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的主要組成部分。答：CNN主要由卷積層、池化層和全連接層組成。卷積層通過卷積核提取圖像特征；池化層對特征圖進(jìn)行下采樣，減少數(shù)據(jù)量；全連接層將前面提取的特征進(jìn)行整合，用于分類或回歸。2.什么是圖像的直方圖均衡化，有什么作用？答：直方圖均衡化是通過對圖像進(jìn)行非線性拉伸，使圖像像素灰度值分布更均勻。作用是增強圖像對比度，讓圖像細(xì)節(jié)更清晰，尤其適用于圖像整體偏暗或偏亮的情況。3.簡述目標(biāo)檢測和圖像分類的區(qū)別。答：圖像分類是判斷圖像整體所屬類別；目標(biāo)檢測不僅要判斷圖像中目標(biāo)的類別，還要找出目標(biāo)在圖像中的位置，給出邊界框。4.數(shù)據(jù)增強在計算機視覺中有什么作用？答：數(shù)據(jù)增強可擴充訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，增加數(shù)據(jù)多樣性，減少模型對特定數(shù)據(jù)特征的依賴，降低過擬合風(fēng)險，提高模型泛化能力和魯棒性。討論題（每題5分，共20分）1.討論計算機視覺在自動駕駛中的應(yīng)用及挑戰(zhàn)。答：應(yīng)用有識別交通標(biāo)志、檢測車輛行人等。挑戰(zhàn)在于復(fù)雜場景適應(yīng)性，如惡劣天氣；數(shù)據(jù)隱私安全；模型實時性和準(zhǔn)確性平衡，要快速準(zhǔn)確處理大量圖像數(shù)據(jù)。2.談?wù)勅绾芜x擇合適的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行圖像分類。答：考慮數(shù)據(jù)集大小，小數(shù)據(jù)集選簡單模型；關(guān)注模型復(fù)雜度與計算資源匹配度；參考已有模型在類似任務(wù)上的表現(xiàn)；還可嘗試不同模型融合提升效果。3.分析目標(biāo)檢測算法中精度和速度的權(quán)衡。答：高精度算法通常結(jié)構(gòu)復(fù)雜，計算量大，速度慢；高速算法可能犧牲部分精度。要根據(jù)應(yīng)用場景權(quán)衡，如安防監(jiān)控可側(cè)重速度，醫(yī)學(xué)檢測需保證精度。4.討論計算機視覺未來的發(fā)展趨勢。答：與其他技術(shù)融合，如物聯(lián)網(wǎng)、人工智能；應(yīng)用領(lǐng)域拓展，如教育、娛樂；模型輕量化，適應(yīng)移動設(shè)備；提高對復(fù)雜場景和動態(tài)環(huán)境處理能力。答案單項選擇題1.D2.D3.B4.A5.B6.B7.B8.D9.D10.A多項選擇題1.ABC