2025年人工智能與計算機視覺技術(shù)考試試題及答案一、單項選擇題（每題3分，共15分）1.以下關(guān)于視覺Transformer（ViT）的描述中，錯誤的是：A.輸入圖像被分割為固定大小的Patch后，通過線性投影生成PatchEmbeddingB.位置編碼（PositionalEncoding）用于保留Patch的空間位置信息C.標(biāo)準(zhǔn)ViT的編碼器僅包含多頭自注意力（Multi-HeadAttention）層，不使用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FFN）D.分類頭通常采用MLP對全局特征進行預(yù)測答案：C解析：ViT的編碼器由多頭自注意力層和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FFN）交替組成，F(xiàn)FN用于特征非線性變換，因此C錯誤。2.在目標(biāo)檢測任務(wù)中，YOLOv9相比YOLOv8的核心改進是：A.引入動態(tài)標(biāo)簽分配（DynamicLabelAssignment）策略B.采用更深的Backbone網(wǎng)絡(luò)（如ResNet-101）C.放棄錨框（Anchor）機制，完全基于關(guān)鍵點檢測D.僅支持單尺度特征圖預(yù)測答案：A解析：YOLOv9針對正負(fù)樣本不平衡問題，采用了類似TOOD（Task-alignedOne-stageObjectDetection）的動態(tài)標(biāo)簽分配策略，根據(jù)分類和定位質(zhì)量動態(tài)調(diào)整標(biāo)簽，因此A正確。3.以下數(shù)據(jù)增強方法中，對語義分割任務(wù)影響最小的是：A.隨機亮度調(diào)整（BrightnessJitter）B.隨機仿射變換（AffineTransformation）C.隨機擦除（RandomErasing）D.顏色通道反轉(zhuǎn)（ChannelInversion）答案：D解析：語義分割關(guān)注像素級類別標(biāo)簽，顏色通道反轉(zhuǎn)（如RGB轉(zhuǎn)BGR）不改變像素間相對關(guān)系和類別分布，對分割結(jié)果影響較??；而隨機擦除可能覆蓋關(guān)鍵區(qū)域，仿射變換會改變空間結(jié)構(gòu)，亮度調(diào)整可能影響特征提取，因此D正確。4.關(guān)于CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePretraining）模型，以下描述正確的是：A.僅支持圖像到文本的單向檢索B.訓(xùn)練時采用對比學(xué)習(xí)，最大化圖像與匹配文本的相似度C.輸入圖像需固定分辨率（如224×224），無法處理任意尺寸D.輸出為圖像和文本的獨立特征，不進行聯(lián)合嵌入答案：B解析：CLIP通過對比學(xué)習(xí)，將圖像和文本映射到同一語義空間，最大化正樣本對（匹配的圖文）的相似度，最小化負(fù)樣本對的相似度，因此B正確；CLIP支持雙向檢索（圖像→文本、文本→圖像），可處理任意尺寸圖像（通過自適應(yīng)池化），輸出為聯(lián)合嵌入特征，故A、C、D錯誤。5.在輕量級目標(biāo)檢測模型優(yōu)化中，以下策略效果最差的是：A.用深度可分離卷積（DepthwiseSeparableConvolution）替代標(biāo)準(zhǔn)卷積B.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)以提升特征表達(dá)能力C.采用知識蒸餾（KnowledgeDistillation），用大模型指導(dǎo)小模型D.對激活函數(shù)進行量化（如將ReLU6替換為INT8量化版本）答案：B解析：輕量級模型優(yōu)化需平衡參數(shù)量和精度，增加層數(shù)會顯著提升計算量和參數(shù)量，與輕量化目標(biāo)矛盾；其他策略均能有效降低計算成本（深度可分離卷積、量化）或提升小模型性能（知識蒸餾），因此B正確。二、填空題（每空2分，共10分）1.ResNet通過引入________解決了深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時的梯度消失/爆炸問題。答案：殘差連接（ResidualConnection）2.語義分割任務(wù)中，常用的評價指標(biāo)包括________（至少寫2個）。答案：mIoU（平均交并比）、PixelAccuracy（像素精度）3.SAM（SegmentAnythingModel）的輸出是________，其核心設(shè)計是________。答案：任意目標(biāo)的分割掩碼（Mask）；提示（Prompt）驅(qū)動的通用分割能力4.多模態(tài)視覺模型（如GPT-4V）的訓(xùn)練目標(biāo)是________。答案：對齊視覺與語言（或其他模態(tài)）的語義空間，實現(xiàn)跨模態(tài)理解與生成5.小樣本目標(biāo)檢測（Few-shotObjectDetection）的關(guān)鍵挑戰(zhàn)是________。答案：有限樣本下模型的泛化能力不足（或類別特征學(xué)習(xí)不充分）三、簡答題（每題10分，共30分）1.對比卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與視覺Transformer（ViT）在特征提取上的核心差異。答案：CNN與ViT的特征提取差異主要體現(xiàn)在以下方面：（1）局部感知vs全局依賴：CNN通過卷積核（如3×3）提取局部特征，依賴滑動窗口的局部歸納偏置；ViT通過自注意力機制（Self-Attention）直接建模所有Patch間的全局關(guān)系，更擅長捕捉長距離依賴。（2）平移不變性：CNN的權(quán)值共享和局部連接天然具備平移不變性；ViT的位置編碼（PositionalEncoding）需顯式引入空間信息，否則不具備平移不變性。（3）計算效率：小圖像尺寸下，CNN的局部卷積計算量低于ViT的全局自注意力（復(fù)雜度O(N2)，N為Patch數(shù)）；大圖像或高分辨率場景中，ViT通過分層結(jié)構(gòu)（如SwinTransformer）優(yōu)化復(fù)雜度至O(NlogN)，逐漸接近CNN。（4）數(shù)據(jù)依賴性：ViT因缺乏CNN的歸納偏置（如局部性、平移不變性），需要更大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練以避免過擬合；CNN在小樣本場景下表現(xiàn)更穩(wěn)定。2.解釋“多模態(tài)學(xué)習(xí)（MultimodalLearning）”在計算機視覺中的典型應(yīng)用，并說明其優(yōu)勢。答案：多模態(tài)學(xué)習(xí)指融合視覺與其他模態(tài)（如文本、語音、點云）的信息進行建模，典型應(yīng)用包括：（1）圖文檢索：如CLIP模型，通過聯(lián)合圖像-文本嵌入實現(xiàn)“以圖搜文”或“以文搜圖”。（2）視覺問答（VQA）：結(jié)合圖像內(nèi)容與自然語言問題，生成答案（如“圖中桌子上有幾個蘋果？”）。（3）自動駕駛感知：融合攝像頭（視覺）與激光雷達(dá)（點云）數(shù)據(jù)，提升目標(biāo)檢測與場景理解的魯棒性。優(yōu)勢：（1）互補信息增強：文本提供語義標(biāo)簽（如“狗”），彌補圖像底層特征（如邊緣、顏色）的抽象不足；點云提供3D幾何信息，補充2D圖像的深度缺失。（2）泛化能力提升：多模態(tài)數(shù)據(jù)覆蓋更豐富的場景變化（如同一物體的不同視角+文本描述），模型可學(xué)習(xí)更魯棒的特征表示。（3）跨模態(tài)生成：如文本生成圖像（StableDiffusion），或圖像生成描述（ImageCaptioning），拓展應(yīng)用場景。3.分析小樣本學(xué)習(xí)（Few-shotLearning）在計算機視覺中的挑戰(zhàn)，并列舉2種主流解決方法。答案：挑戰(zhàn)：（1）類別特征不足：僅需少量樣本（如1-5個）學(xué)習(xí)新類別，難以覆蓋類內(nèi)差異（如不同姿態(tài)、光照下的同一物體）。（2）過擬合風(fēng)險：模型易記住有限樣本的噪聲（如背景干擾），泛化能力差。（3）度量偏差：傳統(tǒng)分類器（如Softmax）依賴大規(guī)模數(shù)據(jù)統(tǒng)計的類別分布，小樣本下統(tǒng)計量不可靠。主流解決方法：（1）元學(xué)習(xí)（MetaLearning）：通過元訓(xùn)練（Meta-training）學(xué)習(xí)“如何學(xué)習(xí)”，使模型在新任務(wù)（小樣本）上快速適應(yīng)。例如MAML（模型無關(guān)元學(xué)習(xí)），通過在多個小樣本任務(wù)上訓(xùn)練，優(yōu)化模型的初始化參數(shù)，使其在新任務(wù)中僅需少量梯度更新即可收斂。（2）度量學(xué)習(xí)（MetricLearning）：設(shè)計特征空間中的度量函數(shù)（如余弦相似度、歐氏距離），將新類別樣本與支持集（SupportSet）樣本進行比較。例如PrototypicalNetwork（原型網(wǎng)絡(luò)），計算新樣本與支持集類別原型（均值特征）的距離，完成分類。四、算法設(shè)計題（每題15分，共30分）1.請編寫非極大值抑制（Non-MaximumSuppression，NMS）的偽代碼，并說明其在目標(biāo)檢測中的作用。答案：偽代碼：輸入：檢測框列表B（每個框包含坐標(biāo)[x1,y1,x2,y2]和置信度score），交并比閾值iou_thresh輸出：保留的檢測框列表步驟：1.初始化保留列表keep=[]2.按置信度從高到低對B排序，得到sorted_B3.whilesorted_B非空：a.取出sorted_B中第一個框（置信度最高），記為current_box，加入keepb.計算current_box與sorted_B中剩余所有框的IoUc.篩選出與current_box的IoU≤iou_thresh的框，更新sorted_B為這些框4.返回keep作用：目標(biāo)檢測中，同一物體可能被多個候選框（如錨框）檢測到，NMS通過抑制重疊度高（IoU超過閾值）的低置信度框，保留最可能的一個檢測框，避免重復(fù)檢測，提升結(jié)果的簡潔性和準(zhǔn)確性。2.假設(shè)需要設(shè)計一個輕量級人臉檢測模型（輸入尺寸112×112），要求在移動端（如手機）實時運行（幀率≥30FPS），請從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、計算優(yōu)化、數(shù)據(jù)策略三方面提出具體設(shè)計方案。答案：（1）網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計：-采用深度可分離卷積（DepthwiseSeparableConv）替代標(biāo)準(zhǔn)卷積，將3×3卷積拆分為深度卷積（DepthwiseConv，逐通道卷積）和逐點卷積（PointwiseConv，1×1卷積），參數(shù)量從C_in×C_out×3×3降至C_in×3×3+C_in×C_out（C_in為輸入通道數(shù)，C_out為輸出通道數(shù)）。-使用輕量級Backbone（如MobileNetV3-Small），其通過SE（Squeeze-and-Excitation）模塊動態(tài)調(diào)整通道權(quán)重，在少量增加計算量的情況下提升特征表達(dá)能力。-采用多尺度特征融合（如YOLOv5的PANet簡化版），僅保留淺層（高分辨率）和中層（中分辨率）特征圖，避免深層小特征圖的計算開銷。（2）計算優(yōu)化：-模型量化：將浮點運算（FP32）轉(zhuǎn)換為INT8量化，減少內(nèi)存占用和計算時間（如使用TensorRT或TFLite的量化工具）。-剪枝：通過通道剪枝（如基于L1范數(shù)的通道重要性評估）移除冗余通道，降低模型寬度（如將Backbone的通道數(shù)從64剪枝至48）。-算子優(yōu)化：替換復(fù)雜激活函數(shù)（如用ReLU6替代Swish），合并卷積與批量歸一化（Conv+BN）為單一算子，減少計算步驟。（3）數(shù)據(jù)策略：-采用輕量級數(shù)據(jù)增強：如隨機水平翻轉(zhuǎn)、小范圍縮放（避免仿射變換的復(fù)雜計算），平衡數(shù)據(jù)多樣性與預(yù)處理時間。-難例挖掘（HardExampleMining）：在訓(xùn)練中優(yōu)先選擇誤檢或漏檢的樣本（如小人臉、模糊人臉），提升模型對關(guān)鍵場景的檢測能力。-知識蒸餾：以大模型（如RetinaFace）為教師模型，指導(dǎo)輕量級模型學(xué)習(xí)更魯棒的特征（如教師模型的中間特征或軟標(biāo)簽），彌補小模型容量不足的問題。五、綜合應(yīng)用題（25分）設(shè)計一個基于計算機視覺的“超市貨架缺貨檢測系統(tǒng)”，要求：（1）說明系統(tǒng)的整體流程；（2）列出關(guān)鍵技術(shù)模塊及對應(yīng)的算法/模型選擇；（3）提出評估指標(biāo)及優(yōu)化方向。答案：（1）系統(tǒng)整體流程①數(shù)據(jù)采集：通過部署在貨架上方的攝像頭（或移動巡檢機器人）實時采集貨架圖像（分辨率1920×1080，幀率5FPS）。②預(yù)處理：對圖像進行去噪（如雙邊濾波）、亮度歸一化（如直方圖均衡化），提升后續(xù)處理魯棒性。③目標(biāo)檢測：識別貨架區(qū)域（定位貨架邊界）及商品區(qū)域（檢測單個商品）。④缺貨判斷：計算商品區(qū)域的覆蓋度（如某商品應(yīng)陳列10件，實際檢測到8件），或通過特征匹配判斷是否存在空缺位置。⑤結(jié)果輸出：將缺貨信息（位置、商品ID）上傳至管理系統(tǒng)，觸發(fā)補貨提醒。（2）關(guān)鍵技術(shù)模塊及算法/模型選擇①貨架定位模塊：-任務(wù)：從復(fù)雜場景（如包含顧客、燈光）中分割出貨架區(qū)域。-模型選擇：使用輕量級語義分割模型（如BiSeNetV2），其通過雙邊網(wǎng)絡(luò)（SpatialPath+ContextPath）平衡分辨率與感受野，適合實時分割。②商品檢測模塊：-任務(wù)：檢測貨架上的單個商品，輸出邊界框及類別（如“可樂”“薯片”）。-模型選擇：YOLOv9-Nano（輕量級版本），其采用CSP（CrossStagePartial）結(jié)構(gòu)和動態(tài)標(biāo)簽分配，在保持高幀率（≥60FPS）的同時，對小目標(biāo)（如小包裝商品）檢測精度較YOLOv8提升約3%mAP。③缺貨判斷模塊：-任務(wù)：基于商品檢測結(jié)果，判斷是否缺貨（如某位置應(yīng)放5瓶牛奶，僅檢測到3瓶）。-算法選擇：-規(guī)則匹配：預(yù)設(shè)貨架布局模板（如每行每列應(yīng)陳列的商