計算機視覺算法工程師崗位招聘考試試卷及答案一、填空題（共10題，每題1分）1.OpenCV默認讀取圖像的通道順序是______。2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，池化層的核心作用是______和保留關(guān)鍵特征。3.YOLOv5輸入端常用的圖像增強方法包括______和MixUp。4.圖像分類任務(wù)最常用的損失函數(shù)是______損失。5.目標檢測中IoU的全稱是______。6.Transformer注意力機制的核心計算是______（Q、K、V的點積）。7.圖像預(yù)處理中，常見的歸一化方式是______歸一化。8.語義分割基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)FCN的全稱是______。9.光流法的主要作用是計算圖像序列中______。10.視覺SLAM中視覺里程計的縮寫是______。二、單項選擇題（共10題，每題2分）1.以下屬于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的是（）A.VGGB.GANC.ResNetD.FCN2.不屬于圖像去噪的算法是（）A.高斯濾波B.中值濾波C.HOGD.均值濾波3.YOLOv1輸出特征圖的尺寸是（）A.7×7B.13×13C.26×26D.52×524.以下屬于自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的是（）A.圖像分類B.目標檢測C.對比學(xué)習(xí)D.語義分割5.常見8位圖像的像素值范圍是（）A.0-1B.0-255C.0-1024D.0-655356.卷積核3×3、步長2、輸入5×5，輸出尺寸是（）A.2×2B.3×3C.4×4D.5×57.U-Net的核心結(jié)構(gòu)是（）A.僅下采樣B.僅上采樣C.編解碼+跳連接D.無池化8.具有尺度不變性的特征提取算法是（）A.HOGB.SIFTC.HarrisD.Hough9.TensorFlow的靜態(tài)圖模式是（）A.EagerExecutionB.GraphModeC.PyTorchD.Keras10.SORT目標跟蹤的核心是（）A.卡爾曼濾波+匈牙利算法B.僅卡爾曼濾波C.僅匈牙利算法D.Transformer三、多項選擇題（共10題，每題2分）1.目標檢測算法包括（）A.YOLOB.FasterR-CNNC.MaskR-CNND.SSD2.圖像預(yù)處理步驟包括（）A.歸一化B.ResizeC.馬賽克增強D.去噪3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)包括（）A.ReLUB.SigmoidC.TanhD.Linear4.視覺SLAM組成部分包括（）A.視覺里程計B.回環(huán)檢測C.建圖D.定位5.生成模型包括（）A.GANB.VAEC.DiffusionModelD.ResNet6.圖像特征提取方法包括（）A.HOGB.SIFTC.CNND.ViT7.自監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)包括（）A.圖像旋轉(zhuǎn)預(yù)測B.拼圖游戲C.對比學(xué)習(xí)D.目標檢測8.卷積層參數(shù)包括（）A.卷積核大小B.步長C.填充D.通道數(shù)9.語義分割評價指標包括（）A.mIoUB.PixelAccuracyC.F1ScoreD.Accuracy10.視頻處理算法包括（）A.光流法B.3DCNNC.ViViTD.SIFT四、判斷題（共10題，每題2分）1.OpenCV讀取的圖像是RGB順序（）2.池化層可減少參數(shù)數(shù)量（）3.YOLOv5是單階段檢測算法（）4.Transformer無需卷積操作（）5.VGG16有16層全連接層（）6.FCN用全卷積代替全連接層（）7.GAN由生成器和判別器組成（）8.光流法可計算像素運動（）9.VO可實現(xiàn)全局定位（）10.對比學(xué)習(xí)正樣本是同一圖像的不同增強（）五、簡答題（共4題，每題5分）1.簡述卷積層的核心作用？2.對比單階段（YOLO）和雙階段（FasterR-CNN）檢測的區(qū)別？3.簡述自注意力機制的計算過程？4.圖像預(yù)處理為什么要歸一化？六、討論題（共2題，每題5分）1.如何提升小目標檢測的性能？2.自監(jiān)督學(xué)習(xí)在計算機視覺中的應(yīng)用前景？---答案部分一、填空題1.BGR2.降維（減少計算量）3.馬賽克增強4.交叉熵5.交并比（IntersectionoverUnion）6.QKV點積7.均值方差8.全卷積網(wǎng)絡(luò)（FullyConvolutionalNetworks）9.像素運動信息10.VO二、單項選擇題1-5:BCACB6-10:ACBBA三、多項選擇題1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABC6.ABCD7.ABC8.ABCD9.ABCD10.ABC四、判斷題1.×2.√3.√4.√5.×6.√7.√8.√9.×10.√五、簡答題1.卷積層通過卷積核滑動提取圖像邊緣、紋理等特征；參數(shù)共享減少計算量；步長/填充控制輸出尺寸，適配網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。2.單階段直接輸出類別和位置，速度快精度稍低；雙階段先提候選框（RPN）再分類回歸，精度高速度慢；單階段適合實時場景，雙階段適合高精度需求。3.輸入映射為Q（查詢）、K（鍵）、V（值）；計算Q與K的點積相似度，Softmax歸一化得權(quán)重；權(quán)重與V加權(quán)求和，捕捉全局特征依賴。4.使各通道像素分布一致，避免數(shù)值差異影響訓(xùn)練；加快梯度下降收斂；減少圖像亮度/對比度差異對特征提取的干擾。六、討論題1.①輸入增強：小目標裁剪、縮放；②網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：多尺度融合（FPN）、增大感受野；③損失函數(shù)：調(diào)整小目標IoU權(quán)重（GIoU/DIoU）；④后處