版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
計(jì)算機(jī)視覺工程師招聘面試題及答案
單項(xiàng)選擇題(每題2分,共10題)1.以下哪種圖像濾波方法屬于非線性濾波?A.均值濾波B.高斯濾波C.中值濾波D.線性平滑濾波2.以下哪個(gè)不是常用的圖像特征描述符?A.SIFTB.SURFC.CNND.ORB3.圖像二值化中常用的閾值確定方法是?A.直方圖均衡化B.Otsu算法C.高斯模糊D.拉普拉斯算子4.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.分類D.池化5.以下哪種算法用于目標(biāo)檢測?A.K-meansB.R-CNNC.PCAD.SVM6.計(jì)算機(jī)視覺中,圖像的灰度化是指?A.圖像變模糊B.把彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像C.圖像對(duì)比度增強(qiáng)D.圖像亮度提高7.在圖像金字塔中,下采樣操作會(huì)使圖像?A.變大B.不變C.變小D.顏色改變8.以下哪個(gè)是深度學(xué)習(xí)框架?A.OpenCVB.TensorFlowC.NumPyD.Pandas9.霍夫變換常用于檢測圖像中的?A.顏色B.邊緣C.直線D.角點(diǎn)10.以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法不屬于圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)?A.旋轉(zhuǎn)B.裁剪C.歸一化D.翻轉(zhuǎn)多項(xiàng)選擇題(每題2分,共10題)1.以下屬于計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用領(lǐng)域的有?A.人臉識(shí)別B.自動(dòng)駕駛C.醫(yī)學(xué)影像分析D.視頻監(jiān)控2.常用的圖像邊緣檢測算子有?A.Sobel算子B.Canny算子C.Laplacian算子D.Harris算子3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分包括?A.卷積層B.池化層C.全連接層D.激活函數(shù)層4.目標(biāo)檢測算法中的兩階段檢測算法有?A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.YOLO5.圖像預(yù)處理的常見操作有?A.灰度化B.濾波C.直方圖均衡化D.二值化6.以下哪些是計(jì)算機(jī)視覺中的評(píng)價(jià)指標(biāo)?A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.mAP7.常用的深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法有?A.SGDB.AdamC.AdagradD.RMSProp8.以下屬于圖像特征匹配算法的有?A.暴力匹配B.FLANN匹配C.KNN匹配D.動(dòng)態(tài)規(guī)劃匹配9.計(jì)算機(jī)視覺中,處理視頻數(shù)據(jù)時(shí)可能用到的技術(shù)有?A.幀間差分法B.光流法C.背景減除D.圖像分割10.以下哪些數(shù)據(jù)集可用于計(jì)算機(jī)視覺研究?A.MNISTB.CIFAR-10C.ImageNetD.COCO判斷題(每題2分,共10題)1.均值濾波可以有效去除圖像中的椒鹽噪聲。()2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的池化層可以減少模型的參數(shù)數(shù)量。()3.目標(biāo)檢測的主要任務(wù)是對(duì)圖像中的目標(biāo)進(jìn)行分類。()4.圖像的分辨率越高,圖像質(zhì)量一定越好。()5.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí),訓(xùn)練集和測試集可以使用相同的數(shù)據(jù)。()6.霍夫變換只能檢測直線。()7.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以提高模型的泛化能力。()8.圖像分割是將圖像中的不同目標(biāo)分離出來。()9.人臉識(shí)別只需要使用一張人臉圖像就能準(zhǔn)確識(shí)別。()10.計(jì)算機(jī)視覺中的特征提取是為了降低數(shù)據(jù)維度。()簡答題(每題5分,共4題)1.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積層的工作原理。卷積層通過卷積核在輸入圖像上滑動(dòng),進(jìn)行卷積操作,將卷積核與對(duì)應(yīng)區(qū)域的像素值相乘并求和,得到特征圖,以此提取圖像局部特征。2.什么是圖像二值化,有什么作用?圖像二值化是將圖像像素值轉(zhuǎn)化為只有0和1兩種值。作用是簡化圖像信息,突出目標(biāo)輪廓,便于后續(xù)處理,如目標(biāo)檢測、識(shí)別等。3.簡述目標(biāo)檢測和圖像分類的區(qū)別。圖像分類是對(duì)整幅圖像判斷所屬類別;目標(biāo)檢測不僅要判斷圖像中目標(biāo)類別,還要確定目標(biāo)位置,給出邊界框。4.數(shù)據(jù)增強(qiáng)的常用方法有哪些?常用方法有旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪、縮放、亮度調(diào)整、添加噪聲等,可增加數(shù)據(jù)多樣性,提高模型泛化能力。討論題(每題5分,共4題)1.討論計(jì)算機(jī)視覺在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用和挑戰(zhàn)。應(yīng)用:識(shí)別交通標(biāo)志、檢測行人車輛等。挑戰(zhàn):復(fù)雜環(huán)境下識(shí)別精度難保證,數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高,系統(tǒng)實(shí)時(shí)性和可靠性要求高,安全問題責(zé)任界定難。2.談?wù)劸矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺中的優(yōu)勢和局限性。優(yōu)勢:自動(dòng)提取特征,能處理大規(guī)模數(shù)據(jù),有較好的平移不變性。局限性:需要大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練,模型解釋性差,計(jì)算資源消耗大。3.分析目標(biāo)檢測算法中一階段和兩階段算法的優(yōu)缺點(diǎn)。一階段算法速度快,適合實(shí)時(shí)檢測,但精度相對(duì)低;兩階段算法精度高,能更好處理小目標(biāo),但速度慢,計(jì)算復(fù)雜。4.討論計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)學(xué)影像分析中的發(fā)展前景和潛在問題。前景:輔助診斷、疾病預(yù)測、手術(shù)導(dǎo)航等。問題:醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)難,標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺,模型可靠性需大量驗(yàn)證,和醫(yī)生協(xié)作模式待完善。答案單項(xiàng)選擇題答案1.C2.C3.B4.B5.B6.B7.C8.B9.C10.C多項(xiàng)選擇題答案1.ABC
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 簡述搶救工作制度
- 采購質(zhì)量管理與持續(xù)改進(jìn)制度
- 流程化管理培訓(xùn)落地分享
- 流感預(yù)防知識(shí)培訓(xùn)
- 中席教育怎么樣
- 染料性能知識(shí)培訓(xùn)課件
- 2024-2025學(xué)年內(nèi)蒙古包頭市高二上學(xué)期期末考試歷史試題(解析版)
- 2026年中小學(xué)教育心理學(xué)筆試要點(diǎn)梳理
- 2026年機(jī)械設(shè)計(jì)基礎(chǔ)機(jī)械原理與制造工藝試題庫
- 2026年化學(xué)實(shí)驗(yàn)室安全與操作規(guī)范試題精講
- 隧道掘進(jìn)TBM穿越不良地質(zhì)方案
- 新媒體崗位合同范本
- 放射性物質(zhì)暫存場所自查表
- 升白針健康科普
- 公考機(jī)構(gòu)協(xié)議班合同
- 充電樁安裝施工方案范本
- 合同減量補(bǔ)充協(xié)議模板
- 2025年七年級(jí)(上冊(cè))道德與法治期末模擬考試卷及答案(共三套)
- 復(fù)旦大學(xué)-2025年城市定制型商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)(惠民保)知識(shí)圖譜
- 供貨方案及質(zhì)量保障措施
- DB36-T 2070-2024 疼痛綜合評(píng)估規(guī)范
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論