2025校招：計(jì)算機(jī)視覺工程師題目及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）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.減少數(shù)據(jù)量和計(jì)算量C.提高模型復(fù)雜度D.增強(qiáng)圖像清晰度3.以下哪個(gè)是常用的圖像分類數(shù)據(jù)集？A.MNISTB.CIFAR-10C.ImageNetD.以上都是4.目標(biāo)檢測(cè)中，IoU指的是？A.交并比B.準(zhǔn)確率C.召回率D.精度5.以下哪種方法可用于圖像超分辨率？A.雙線性插值B.拉普拉斯金字塔C.SRCNND.以上都是6.計(jì)算機(jī)視覺中，特征描述符SIFT具有什么特性？A.旋轉(zhuǎn)不變性B.尺度不變性C.光照不變性D.以上都是7.以下哪個(gè)不是深度學(xué)習(xí)框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.OpenCVD.Keras8.圖像分割中，語(yǔ)義分割和實(shí)例分割的區(qū)別在于？A.語(yǔ)義分割區(qū)分不同類別，實(shí)例分割區(qū)分同一類別的不同個(gè)體B.語(yǔ)義分割精度更高C.實(shí)例分割不考慮類別D.語(yǔ)義分割速度更快9.以下哪種技術(shù)可用于視頻目標(biāo)跟蹤？A.KCFB.SIFTC.霍夫變換D.高斯混合模型10.計(jì)算機(jī)視覺中，RGB顏色空間的三個(gè)通道分別代表？A.紅、綠、藍(lán)B.青、品紅、黃C.黑、白、灰D.紅、黃、藍(lán)多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的有？A.圖像分類B.目標(biāo)檢測(cè)C.圖像生成D.視頻分析2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要組成部分有？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.激活函數(shù)層3.常用的圖像預(yù)處理方法有？A.歸一化B.裁剪C.旋轉(zhuǎn)D.噪聲添加4.目標(biāo)檢測(cè)算法有？A.FasterR-CNNB.YOLOC.SSDD.MaskR-CNN5.圖像特征提取方法有？A.HOGB.LBPC.ORBD.SURF6.深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法有？A.SGDB.AdamC.RMSPropD.Adagrad7.計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用場(chǎng)景包括？A.安防監(jiān)控B.自動(dòng)駕駛C.醫(yī)療影像分析D.工業(yè)檢測(cè)8.以下關(guān)于圖像濾波的說法正確的有？A.均值濾波可去除椒鹽噪聲B.高斯濾波可平滑圖像C.中值濾波可有效去除脈沖噪聲D.雙邊濾波可保留圖像邊緣9.以下哪些是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的應(yīng)用？A.圖像生成B.圖像超分辨率C.圖像風(fēng)格遷移D.圖像去噪10.視頻處理中常用的技術(shù)有？A.幀間差分法B.光流法C.背景建模D.視頻壓縮判斷題（每題2分，共10題）1.計(jì)算機(jī)視覺只處理靜態(tài)圖像，不涉及視頻處理。（）2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積核大小必須是奇數(shù)。（）3.圖像分類的目標(biāo)是為圖像中的每個(gè)像素分配一個(gè)類別標(biāo)簽。（）4.目標(biāo)檢測(cè)算法的主要任務(wù)是找出圖像中目標(biāo)的位置和類別。（）5.深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程就是調(diào)整模型參數(shù)以最小化損失函數(shù)的過程。（）6.圖像預(yù)處理對(duì)模型性能沒有影響。（）7.語(yǔ)義分割和實(shí)例分割都屬于圖像分割任務(wù)。（）8.計(jì)算機(jī)視覺中，所有算法都需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。（）9.池化層可以完全替代卷積層。（）10.圖像的灰度化是將彩色圖像轉(zhuǎn)換為只有一個(gè)通道的灰度圖像。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的工作原理。CNN通過卷積層的卷積核在圖像上滑動(dòng)提取特征，池化層對(duì)特征圖降維，減少計(jì)算量，激活函數(shù)引入非線性，全連接層將特征圖轉(zhuǎn)換為輸出結(jié)果，實(shí)現(xiàn)圖像分類等任務(wù)。2.什么是目標(biāo)檢測(cè)中的非極大值抑制（NMS）？NMS用于去除目標(biāo)檢測(cè)中重疊的候選框。先按置信度排序，選最高的框，去除與它IoU大于閾值的框，重復(fù)此過程，保留最優(yōu)框。3.圖像預(yù)處理有什么作用？可提高圖像質(zhì)量，使圖像數(shù)據(jù)更適合模型訓(xùn)練。如歸一化使數(shù)據(jù)分布更均勻，裁剪、旋轉(zhuǎn)等增加數(shù)據(jù)多樣性，增強(qiáng)模型泛化能力。4.簡(jiǎn)述深度學(xué)習(xí)中過擬合和欠擬合的概念。過擬合是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好，在測(cè)試數(shù)據(jù)上差，學(xué)習(xí)了過多噪聲。欠擬合是模型在訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)都不佳，未學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)特征。討論題（每題5分，共4題）1.討論計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用前景和挑戰(zhàn)。前景：輔助診斷、疾病檢測(cè)等提高效率和準(zhǔn)確性。挑戰(zhàn)：醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)標(biāo)注難、隱私保護(hù)要求高、模型準(zhǔn)確性和可靠性需驗(yàn)證。2.如何提高計(jì)算機(jī)視覺模型的泛化能力？可增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)多樣性，如數(shù)據(jù)增強(qiáng)；使用正則化方法，如L1、L2正則化；采用合適的模型架構(gòu)，避免過復(fù)雜；進(jìn)行交叉驗(yàn)證。3.談?wù)勀繕?biāo)檢測(cè)算法的發(fā)展趨勢(shì)。趨勢(shì)包括提高檢測(cè)速度和精度，向?qū)崟r(shí)、高精度發(fā)展；多模態(tài)融合，結(jié)合圖像和其他信息；輕量級(jí)模型設(shè)計(jì)，適用于移動(dòng)端等設(shè)備。4.討論計(jì)算機(jī)視覺與人工智能其他領(lǐng)域的聯(lián)系。與自然語(yǔ)言處理結(jié)合可實(shí)現(xiàn)圖像描述、視覺問答；與機(jī)器人技術(shù)結(jié)合使機(jī)器人有視覺感知；與機(jī)器學(xué)習(xí)共同推動(dòng)模型發(fā)展，提高智能水平。答案單項(xiàng)選擇題答案1.D2.B3.D4.A5.D6.D7.C8.A9.A10.A多項(xiàng)選擇題答案1