2025年計算機視覺應用技術專升本真題解析試卷(含答案)

姓名：__________考號：__________一、單選題(共10題)1.計算機視覺的基本任務是什么？()A.圖像壓縮B.圖像分割C.圖像識別D.圖像傳輸2.什么是深度學習在計算機視覺中的應用？()A.傳統(tǒng)的圖像處理方法B.基于規(guī)則的圖像處理方法C.基于機器學習的圖像處理方法D.基于統(tǒng)計的圖像處理方法3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的核心是什么？()A.線性變換B.池化操作C.卷積操作D.全連接層4.在目標檢測中，常用的檢測方法有哪些？()A.R-CNN系列B.YOLO系列C.SSD系列D.以上都是5.圖像分割技術中，基于圖的分割方法主要解決的問題是什么？()A.圖像噪聲B.圖像邊緣檢測C.圖像語義分割D.圖像分割邊界問題6.什么是SIFT特征？()A.角點檢測算法B.線性變換算法C.特征提取算法D.池化操作算法7.什么是深度學習中的過擬合問題？()A.模型對訓練數(shù)據(jù)擬合得很好，但對測試數(shù)據(jù)擬合得不好B.模型對訓練數(shù)據(jù)擬合得不好，但對測試數(shù)據(jù)擬合得很好C.模型對訓練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)都擬合得很好D.模型對訓練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)都擬合得不好8.什么是數(shù)據(jù)增強？()A.增加訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量C.改變訓練數(shù)據(jù)的特征D.以上都不是9.在計算機視覺中，什么是語義分割？()A.將圖像分割成前景和背景B.將圖像分割成多個類別C.將圖像分割成像素級的多類別D.以上都是10.什么是目標跟蹤？()A.找到圖像中的目標B.將圖像中的目標從一幀跟蹤到另一幀C.將圖像中的目標分類D.將圖像中的目標分割二、多選題(共5題)11.以下哪些是計算機視覺中常用的特征提取方法？()A.SIFTB.HOGC.CNND.PCAE.LBP12.以下哪些是深度學習在計算機視覺中的應用領域？()A.目標檢測B.圖像分類C.圖像分割D.視頻處理E.視頻監(jiān)控13.以下哪些因素會影響卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的性能？()A.網(wǎng)絡結構B.訓練數(shù)據(jù)C.超參數(shù)設置D.計算資源E.硬件平臺14.以下哪些是計算機視覺中的數(shù)據(jù)增強方法？()A.旋轉B.縮放C.平移D.翻轉E.色彩變換15.以下哪些是計算機視覺中的常見任務？()A.圖像分類B.目標檢測C.圖像分割D.運動檢測E.視頻分析三、填空題(共5題)16.計算機視覺中，用于描述圖像像素強度分布的統(tǒng)計特征是______。17.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）中，用于提取圖像局部特征的基本操作是______。18.在目標檢測中，用于描述目標位置和尺寸的常用數(shù)據(jù)結構是______。19.圖像分割技術中，用于衡量分割結果好壞的指標是______。20.在深度學習模型訓練過程中，用于調(diào)整模型參數(shù)以減少誤差的方法是______。四、判斷題(共5題)21.計算機視覺中的特征提取是直接從原始圖像數(shù)據(jù)中提取有用的信息。()A.正確B.錯誤22.深度學習在計算機視覺中的應用可以完全替代傳統(tǒng)的圖像處理方法。()A.正確B.錯誤23.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的結構是固定的，不能根據(jù)不同的任務進行調(diào)整。()A.正確B.錯誤24.圖像分割是計算機視覺中的基本任務，其目的是將圖像中的前景和背景分開。()A.正確B.錯誤25.數(shù)據(jù)增強是提高模型泛化能力的一種手段，它不會增加模型的計算復雜度。()A.正確B.錯誤五、簡單題(共5題)26.請簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在圖像分類任務中的應用原理。27.數(shù)據(jù)增強在計算機視覺中有什么作用？請舉例說明。28.什么是目標檢測中的“錨框”（anchorbox）？它在目標檢測中有什么作用？29.請解釋什么是計算機視覺中的“語義分割”？它與圖像分割有什么區(qū)別？30.在深度學習模型訓練過程中，如何處理過擬合問題？請列舉兩種常用的方法。

2025年計算機視覺應用技術專升本真題解析試卷(含答案)一、單選題(共10題)1.【答案】B【解析】計算機視覺的基本任務是通過對圖像的分析和理解，實現(xiàn)圖像分割、物體識別、場景理解等，從而實現(xiàn)對圖像內(nèi)容的智能處理。2.【答案】C【解析】深度學習是近年來在計算機視覺領域取得重大突破的方法，它通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡結構，實現(xiàn)圖像的自動特征提取和識別。3.【答案】C【解析】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的核心是卷積操作，它通過局部感知野和權值共享的方式，實現(xiàn)特征提取和特征表示。4.【答案】D【解析】目標檢測是計算機視覺中的重要任務，R-CNN系列、YOLO系列和SSD系列是目前應用最廣泛的目標檢測方法。5.【答案】D【解析】基于圖的分割方法主要解決圖像分割邊界問題，通過建立圖像像素之間的關系圖，實現(xiàn)圖像的分割。6.【答案】C【解析】SIFT（尺度不變特征變換）是一種特征提取算法，它可以提取出具有旋轉、縮放和光照不變性的圖像特征點。7.【答案】A【解析】過擬合是指模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳，即模型對訓練數(shù)據(jù)過度擬合。8.【答案】A【解析】數(shù)據(jù)增強是通過改變訓練數(shù)據(jù)的特征，增加訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量，提高模型的泛化能力。9.【答案】C【解析】語義分割是將圖像分割成像素級的多類別，每個像素點被分配到一個特定的類別。10.【答案】B【解析】目標跟蹤是在視頻序列中連續(xù)地定位和跟蹤特定目標的位置。二、多選題(共5題)11.【答案】ABCE【解析】SIFT（尺度不變特征變換）、HOG（方向梯度直方圖）、CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡）和LBP（局部二值模式）都是計算機視覺中常用的特征提取方法。PCA（主成分分析）雖然也是一種特征提取方法，但在計算機視覺中的應用相對較少。12.【答案】ABCDE【解析】深度學習在計算機視覺中的應用非常廣泛，包括目標檢測、圖像分類、圖像分割、視頻處理和視頻監(jiān)控等多個領域。13.【答案】ABCDE【解析】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的性能受多個因素影響，包括網(wǎng)絡結構設計、訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量、超參數(shù)設置、計算資源和硬件平臺等。14.【答案】ABCDE【解析】數(shù)據(jù)增強是提高模型泛化能力的重要手段，常見的增強方法包括旋轉、縮放、平移、翻轉和色彩變換等。15.【答案】ABCDE【解析】計算機視覺中的常見任務包括圖像分類、目標檢測、圖像分割、運動檢測和視頻分析等，這些任務在工業(yè)、醫(yī)學、安全等領域有著廣泛的應用。三、填空題(共5題)16.【答案】直方圖【解析】直方圖是計算機視覺中用于描述圖像像素強度分布的統(tǒng)計特征，它通過繪制圖像中每個灰度級像素的數(shù)量來展示圖像的灰度分布情況。17.【答案】卷積操作【解析】卷積操作是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）中用于提取圖像局部特征的基本操作，它通過局部感知野和權值共享的方式，實現(xiàn)特征提取和特征表示。18.【答案】邊界框（BoundingBox）【解析】邊界框（BoundingBox）是目標檢測中用于描述目標位置和尺寸的常用數(shù)據(jù)結構，它以矩形框的形式在圖像中定位目標。19.【答案】交并比（IoU）【解析】交并比（IntersectionoverUnion，IoU）是圖像分割技術中用于衡量分割結果好壞的指標，它表示分割結果與真實標簽之間的重疊程度。20.【答案】梯度下降（GradientDescent）【解析】梯度下降（GradientDescent）是深度學習模型訓練過程中用于調(diào)整模型參數(shù)以減少誤差的方法，它通過計算損失函數(shù)關于參數(shù)的梯度來更新參數(shù)值。四、判斷題(共5題)21.【答案】錯誤【解析】特征提取是從原始圖像數(shù)據(jù)中提取出有助于后續(xù)處理和理解的有用信息的過程，它通常需要將原始圖像轉換為更易于分析和處理的形式。22.【答案】錯誤【解析】深度學習在計算機視覺中取得了顯著成果，但它并不能完全替代傳統(tǒng)的圖像處理方法。傳統(tǒng)方法在某些特定任務上仍然有效，且兩者可以結合使用以提高性能。23.【答案】錯誤【解析】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的結構可以根據(jù)不同的任務進行調(diào)整，例如通過改變網(wǎng)絡層數(shù)、卷積核大小、濾波器數(shù)量等來適應特定的圖像處理任務。24.【答案】正確【解析】圖像分割是計算機視覺中的基本任務之一，它的目的是將圖像中的前景和背景分開，以便于后續(xù)的圖像分析和理解。25.【答案】正確【解析】數(shù)據(jù)增強通過生成新的訓練樣本來增加模型的泛化能力，雖然它需要額外的計算資源來生成這些樣本，但通常不會顯著增加模型的計算復雜度。五、簡答題(共5題)26.【答案】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在圖像分類任務中的應用原理主要包括以下幾個步驟：首先，通過卷積層提取圖像的局部特征；然后，通過池化層降低特征的空間維度，減少計算量；接著，通過全連接層對提取的特征進行分類；最后，通過損失函數(shù)和優(yōu)化算法對模型進行訓練，以實現(xiàn)圖像的分類?！窘馕觥烤矸e神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）通過其特有的卷積層、池化層和全連接層結構，能夠自動從圖像中學習到具有層次性的特征表示，從而實現(xiàn)圖像的分類任務。27.【答案】數(shù)據(jù)增強在計算機視覺中的作用是增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性，提高模型的泛化能力。例如，在圖像分類任務中，可以通過旋轉、縮放、裁剪、顏色變換等手段對圖像進行數(shù)據(jù)增強，從而讓模型在訓練過程中學習到更多的特征，提高模型在未知數(shù)據(jù)上的分類準確率?！窘馕觥繑?shù)據(jù)增強通過模擬現(xiàn)實世界中的數(shù)據(jù)變化，使模型能夠適應更多樣化的輸入，從而增強模型的魯棒性和泛化能力。28.【答案】目標檢測中的“錨框”（anchorbox）是在圖像中預先定義的一組大小和比例不同的矩形框。它們的作用是在特征圖上預測目標的位置和類別，作為候選框用于后續(xù)的目標檢測過程?！窘馕觥垮^框為模型提供了一個參考框架，幫助模型在特征圖上定位可能包含目標的區(qū)域，從而提高目標檢測的效率和準確性。29.【答案】計算機視覺中的“語義分割”是指將圖像中的每個像素點都分類到特定的語義類別中，如前景、背景、道路、樹木等。它與圖像分割的區(qū)別在于，圖像分割通常是將圖像分割成前景和背景，而語義分割則要求對每個像素點進行分類。【解析】語義分割比圖像分割更精細