計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法工程師崗位招聘考試試卷及答案一、填空題（每題1分，共10分）1.圖像的基本組成單位是：像素2.OpenCV是一個(gè)：開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)3.RGB顏色模型中，R代表：紅色4.常用的圖像濾波方法有：高斯濾波5.特征提取中常用的算法有：SIFT6.霍夫變換常用來(lái)檢測(cè)：直線7.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的英文縮寫(xiě)是：CNN8.圖像的灰度化處理是將圖像轉(zhuǎn)換為：?jiǎn)瓮ǖ缊D像9.常用的圖像增強(qiáng)方法有：直方圖均衡化10.目標(biāo)檢測(cè)算法中，YOLO是一種：?jiǎn)坞A段目標(biāo)檢測(cè)算法二、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪種不是圖像的存儲(chǔ)格式？（）A.JPEGB.PNGC.MP4D.BMP答案：C2.以下哪種卷積核可以實(shí)現(xiàn)圖像銳化？（）A.高斯卷積核B.拉普拉斯卷積核C.均值卷積核D.Sobel卷積核答案：B3.以下哪個(gè)是深度學(xué)習(xí)框架？（）A.MatlabB.NumpyC.TensorFlowD.Scikit-learn答案：C4.在圖像分割任務(wù)中，以下哪種方法不屬于傳統(tǒng)方法？（）A.閾值分割B.區(qū)域生長(zhǎng)C.語(yǔ)義分割D.邊緣檢測(cè)答案：C5.以下哪種特征描述子對(duì)旋轉(zhuǎn)具有不變性？（）A.ORBB.BRIEFC.SIFTD.FAST答案：C6.以下哪種方法不能用于圖像去噪？（）A.中值濾波B.雙邊濾波C.直方圖匹配D.高斯濾波答案：C7.以下哪種算法常用于圖像配準(zhǔn)？（）A.Harris角點(diǎn)檢測(cè)B.霍夫變換C.傅里葉變換D.特征點(diǎn)匹配答案：D8.以下哪種激活函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不會(huì)導(dǎo)致梯度消失問(wèn)題？（）A.SigmoidB.TanhC.ReLUD.Softmax答案：C9.以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法不能改變圖像的尺寸？（）A.縮放B.旋轉(zhuǎn)C.填充D.裁剪答案：C10.在目標(biāo)檢測(cè)中，以下哪個(gè)指標(biāo)用于衡量檢測(cè)精度？（）A.mAPB.IoUC.RecallD.Precision答案：A三、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)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)圖像分析D.視頻監(jiān)控答案：ABCD2.以下哪些是常用的圖像特征提取方法？（）A.梯度直方圖B.紋理特征提取C.形狀特征提取D.顏色特征提取答案：ABCD3.以下哪些屬于深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化器？（）A.SGDB.AdamC.AdagradD.RMSProp答案：ABCD4.以下哪些方法可以用于圖像預(yù)處理？（）A.歸一化B.裁剪C.翻轉(zhuǎn)D.模糊處理答案：ABCD5.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)答案：ABCD6.以下哪些算法可以用于圖像分類？（）A.K近鄰B.支持向量機(jī)C.決策樹(shù)D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)答案：ABCD7.以下哪些屬于圖像的幾何變換？（）A.平移B.旋轉(zhuǎn)C.縮放D.錯(cuò)切答案：ABCD8.以下哪些方法可以用于提高模型的泛化能力？（）A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.正則化C.模型融合D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)答案：ABC9.以下哪些是常用的圖像邊緣檢測(cè)算子？（）A.SobelB.PrewittC.CannyD.Laplacian答案：ABCD10.以下哪些屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的底層視覺(jué)任務(wù)？（）A.圖像濾波B.邊緣檢測(cè)C.特征提取D.語(yǔ)義分析答案：ABC四、判斷題（每題2分，共20分）1.圖像的分辨率越高，圖像質(zhì)量一定越好。（×）2.高斯濾波是一種線性濾波。（√）3.深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練不需要大量數(shù)據(jù)。（×）4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能用于圖像分類。（×）5.霍夫變換只能檢測(cè)直線。（×）6.圖像的灰度值范圍通常是0-255。（√）7.特征提取是將圖像轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)能夠理解的特征向量。（√）8.梯度下降算法是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（×）9.圖像增強(qiáng)可以提高圖像的清晰度。（√）10.目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，召回率越高越好，不用考慮精確率。（×）五、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)卷積層對(duì)輸入圖像進(jìn)行卷積操作，利用卷積核提取圖像中的局部特征。池化層則對(duì)卷積層的輸出進(jìn)行下采樣，減少數(shù)據(jù)量同時(shí)保留主要特征。經(jīng)過(guò)多個(gè)卷積和池化層后，通過(guò)全連接層將特征映射到分類空間進(jìn)行分類。激活函數(shù)則增加了網(wǎng)絡(luò)的非線性，使網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到更復(fù)雜的模式。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)不斷堆疊這些層，自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征表示，從而實(shí)現(xiàn)圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)等多種任務(wù)。2.簡(jiǎn)述圖像閾值分割的原理：圖像閾值分割是基于圖像的灰度信息進(jìn)行分割的方法。它通過(guò)設(shè)定一個(gè)或多個(gè)閾值，將圖像中的像素分為不同的類別。對(duì)于單閾值分割，若像素灰度值大于閾值，則將其歸為一類（如前景），小于閾值的歸為另一類（如背景）。多閾值分割則是設(shè)置多個(gè)閾值，將圖像分為多個(gè)不同的區(qū)域。這種方法簡(jiǎn)單有效，適用于前景和背景灰度差異明顯的圖像，其核心在于合理選擇閾值以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的圖像分割。3.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)增強(qiáng)的作用及常用方法：數(shù)據(jù)增強(qiáng)的作用是增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，提高模型的泛化能力，防止模型過(guò)擬合。常用方法有：幾何變換，如平移、旋轉(zhuǎn)、縮放、翻轉(zhuǎn)等，改變圖像的位置、角度和大??；顏色變換，例如調(diào)整亮度、對(duì)比度、飽和度等，豐富圖像的色彩特征；以及裁剪、填充等操作。這些方法在不改變圖像語(yǔ)義的前提下，生成大量不同的訓(xùn)練樣本，讓模型學(xué)習(xí)到更廣泛的特征，從而提升性能。4.簡(jiǎn)述常用的目標(biāo)檢測(cè)算法及其特點(diǎn)：常用目標(biāo)檢測(cè)算法有兩階段的R-CNN系列（如FastR-CNN、FasterR-CNN）和單階段的YOLO、SSD等。兩階段算法先生成候選區(qū)域，再對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行分類和回歸，精度較高，但速度較慢。例如FasterR-CNN引入?yún)^(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)提高候選區(qū)域生成效率。單階段算法直接在特征圖上預(yù)測(cè)目標(biāo)的類別和位置，速度快，適合實(shí)時(shí)應(yīng)用，像YOLO系列，通過(guò)一次卷積運(yùn)算預(yù)測(cè)目標(biāo)，不過(guò)精度相對(duì)兩階段算法略低。六、討論題（每題5分，共10分）1.討論在實(shí)際項(xiàng)目中，如何選擇合適的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法：在實(shí)際項(xiàng)目中選擇合適算法，首先要明確項(xiàng)目需求，如目標(biāo)是圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)還是圖像分割等。對(duì)于簡(jiǎn)單場(chǎng)景和實(shí)時(shí)性要求高的圖像分類，可選用輕量級(jí)的傳統(tǒng)算法或簡(jiǎn)單的深度學(xué)習(xí)模型，如K近鄰在小數(shù)據(jù)集且類別區(qū)分明顯時(shí)效果好。若是復(fù)雜場(chǎng)景的目標(biāo)檢測(cè)，考慮精度優(yōu)先則選擇兩階段深度學(xué)習(xí)算法；追求速度則單階段算法更合適。同時(shí)，還要考慮硬件資源，硬件性能低時(shí)，需選擇復(fù)雜度低的算法。另外，數(shù)據(jù)量大小也影響算法選擇，大數(shù)據(jù)量適合深度學(xué)習(xí)，小數(shù)據(jù)量傳統(tǒng)算法可能更有效。2.討論計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法在未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)：計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法未來(lái)有多個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。一方面，與其他領(lǐng)域的融合會(huì)更深入，如與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)智能設(shè)備的視覺(jué)感知；與醫(yī)學(xué)深度融合，輔助疾病診斷和治療。另一方面