2025年視覺工程師面試題及答案一、單項選擇題（每題2分，共40分）1.在計算機視覺中，當我們使用卷積神經網絡（CNN）對圖像進行分類任務時，對于一個輸入尺寸為224x224x3的彩色圖像，經過一個卷積層，該卷積層有64個大小為3x3的卷積核，步長為1，填充為1，那么輸出特征圖的尺寸是多少？A.224x224x64B.222x222x64C.226x226x64D.220x220x642.以下哪種特征描述子在光照變化和尺度變化下具有較好的穩(wěn)定性？A.SIFT（尺度不變特征變換）B.HOG（方向梯度直方圖）C.LBP（局部二值模式）D.SURF（加速穩(wěn)健特征）3.在圖像濾波中，中值濾波主要用于去除哪種類型的噪聲？A.高斯噪聲B.椒鹽噪聲C.泊松噪聲D.乘性噪聲4.當我們使用OpenCV進行圖像讀取時，默認的顏色空間是？A.RGBB.BGRC.HSVD.YUV5.在目標檢測任務中，F(xiàn)asterR-CNN模型的核心組件之一是？A.YOLO（YouOnlyLookOnce）B.RPN（區(qū)域提議網絡）C.SSD（單發(fā)多框檢測器）D.MaskR-CNN6.以下哪種圖像增強方法可以有效增強圖像的對比度？A.直方圖均衡化B.高斯模糊C.中值濾波D.均值濾波7.在視覺SLAM（同時定位與地圖構建）中，以下哪種傳感器常用于獲取環(huán)境的深度信息？A.單目相機B.雙目相機C.彩色相機D.普通相機8.對于一個圖像分類任務，如果我們使用Softmax函數(shù)作為輸出層的激活函數(shù)，那么Softmax函數(shù)的輸出結果表示什么？A.圖像屬于各個類別的概率B.圖像的特征向量C.圖像的邊緣信息D.圖像的顏色分布9.在深度學習中，當訓練一個卷積神經網絡時，以下哪種優(yōu)化算法通常具有自適應學習率的特點？A.隨機梯度下降（SGD）B.動量梯度下降（MomentumSGD）C.AdagradD.批量梯度下降（BGD）10.在圖像分割任務中，全卷積網絡（FCN）與傳統(tǒng)卷積神經網絡的主要區(qū)別在于？A.FCN沒有全連接層B.FCN使用更多的卷積核C.FCN的卷積核尺寸更大D.FCN的訓練速度更快11.以下哪種圖像壓縮方法是無損壓縮？A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP12.在計算機視覺中，霍夫變換主要用于檢測圖像中的？A.角點B.邊緣C.直線D.輪廓13.當我們對圖像進行旋轉操作時，為了避免圖像出現(xiàn)黑邊，通常需要進行？A.裁剪B.填充C.縮放D.平移14.在視覺任務中，特征匹配是一個重要的步驟，以下哪種方法可以用于特征匹配？A.歐氏距離B.曼哈頓距離C.漢明距離D.以上都是15.在目標跟蹤任務中，卡爾曼濾波器的主要作用是？A.檢測目標B.預測目標的位置C.分割目標D.提取目標的特征16.在深度學習中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是？A.加快訓練速度B.提高模型的準確率C.減少過擬合D.以上都是17.以下哪種圖像預處理方法可以減少圖像的光照影響？A.灰度化B.直方圖均衡化C.高斯模糊D.雙邊濾波18.在圖像分類任務中，數(shù)據集的劃分通常包括？A.訓練集、驗證集B.訓練集、測試集C.訓練集、驗證集、測試集D.驗證集、測試集19.在計算機視覺中，SIFT特征點的描述子是多少維的？A.128B.64C.256D.3220.在圖像拼接任務中，以下哪種方法可以用于尋找圖像之間的匹配特征點？A.ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）B.K-means聚類C.主成分分析（PCA）D.線性判別分析（LDA）二、多項選擇題（每題2分，共40分）1.以下屬于計算機視覺應用領域的有？A.自動駕駛B.人臉識別C.醫(yī)學影像分析D.視頻監(jiān)控2.在深度學習中，常用的激活函數(shù)有？A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.Softmax3.圖像濾波的方法有？A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.雙邊濾波4.在目標檢測任務中，常見的評價指標有？A.mAP（平均精度均值）B.IoU（交并比）C.Recall（召回率）D.Precision（精確率）5.以下關于卷積神經網絡（CNN）的說法正確的有？A.CNN可以自動提取圖像的特征B.CNN的卷積層可以減少參數(shù)數(shù)量C.CNN的池化層可以增加特征圖的尺寸D.CNN常用于圖像分類、目標檢測等任務6.在視覺SLAM中，常用的回環(huán)檢測方法有？A.基于詞袋模型的方法B.基于深度學習的方法C.基于幾何特征的方法D.基于運動模型的方法7.圖像增強的目的包括？A.提高圖像的清晰度B.增強圖像的對比度C.突出圖像的特征D.減少圖像的噪聲8.以下哪些方法可以用于圖像特征提??？A.SIFTB.HOGC.LBPD.PCA9.在深度學習中，防止過擬合的方法有？A.增加訓練數(shù)據B.正則化C.早停法D.批量歸一化10.在圖像分割任務中，常用的模型有？A.FCNB.U-NetC.MaskR-CNND.YOLO11.以下關于圖像顏色空間的說法正確的有？A.RGB是最常用的顏色空間B.HSV更適合進行顏色分割C.YUV常用于視頻編碼D.不同顏色空間之間可以相互轉換12.在計算機視覺中，常用的圖像特征描述子有？A.SIFTB.SURFC.ORBD.BRIEF13.在目標跟蹤任務中，常用的算法有？A.KCF（核相關濾波）B.MOSSE（最小輸出和平方誤差）C.CSRT（通道和空間可靠性跟蹤器）D.YOLO14.在深度學習中，常用的優(yōu)化算法有？A.SGDB.AdagradC.AdadeltaD.Adam15.圖像預處理的步驟通常包括？A.圖像讀取B.圖像縮放C.圖像歸一化D.圖像裁剪16.在視覺任務中，常用的數(shù)據集有？A.MNISTB.CIFAR-10C.ImageNetD.COCO17.以下關于霍夫變換的說法正確的有？A.霍夫變換可以檢測直線B.霍夫變換可以檢測圓C.霍夫變換的計算量較大D.霍夫變換對噪聲不敏感18.在圖像拼接任務中，需要解決的問題有？A.特征匹配B.圖像對齊C.圖像融合D.圖像裁剪19.在計算機視覺中，常用的邊緣檢測算子有？A.Sobel算子B.Prewitt算子C.Canny算子D.Laplacian算子20.在深度學習中，常用的損失函數(shù)有？A.交叉熵損失函數(shù)B.均方誤差損失函數(shù)C.Huber損失函數(shù)D.鉸鏈損失函數(shù)三、判斷題（每題1分，共10分）1.卷積神經網絡（CNN）中的卷積層主要用于提取圖像的特征。（）2.中值濾波可以有效去除高斯噪聲。（）3.在目標檢測任務中，IoU值越大，說明檢測結果與真實目標的重疊程度越高。（）4.深度學習中的激活函數(shù)可以引入非線性因素，提高模型的表達能力。（）5.圖像的灰度化是將彩色圖像轉換為灰度圖像，只保留圖像的亮度信息。（）6.霍夫變換只能檢測直線，不能檢測其他形狀。（）7.在視覺SLAM中，單目相機可以直接獲取環(huán)境的深度信息。（）8.批量歸一化（BatchNormalization）可以減少模型對初始參數(shù)的依賴。（）9.在圖像分類任務中，使用更多的訓練數(shù)據一定能提高模型的準確率。（）10.特征匹配是指在不同圖像中找到相同或相似的特征點。（）四、填空題（每題1分，共10分）1.卷積神經網絡（CNN）中的池化層主要用于特征圖的尺寸。2.在圖像濾波中，濾波可以保留圖像的邊緣信息。3.目標檢測任務中的NMS（非極大值抑制）算法主要用于。4.深度學習中的算法可以根據訓練過程中的梯度自適應調整學習率。5.圖像分割任務可以分為語義分割和分割。6.在視覺SLAM中，是用于描述環(huán)境的地圖表示方法之一。7.圖像增強中的直方圖均衡化是通過對圖像的進行調整來增強對比度。8.在特征匹配中，距離常用于描述二進制特征的相似度。9.目標跟蹤任務可以分為在線跟蹤和跟蹤。10.深度學習中的損失函數(shù)常用于分類任務，衡量預測概率與真實標簽之間的差異。答案一、單項選擇題1.A2.A3.B4.B5.B6.A7.B8.A9.C10.A11.B12.C13.B14.D15.B16.D17.B18.C19.A20.A二、多項選擇題1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABD6.ABC7.ABC8.ABC9.ABCD10.ABC11.ABCD12.ABCD13.ABC1