2026計算機視覺工程師招聘面試題及答案

一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪種算法常用于圖像邊緣檢測？A.K-meansB.SobelC.PCAD.SVM2.卷積神經網絡（CNN）中，池化層的主要作用是？A.增加特征維度B.減少特征維度C.提高模型復雜度D.增強模型泛化能力3.圖像的顏色空間中，RGB表示的是？A.紅、綠、藍B.青、品紅、黃C.色調、飽和度、亮度D.明度、色度、彩度4.OpenCV是一個用于？A.數(shù)據(jù)挖掘的庫B.計算機視覺的庫C.自然語言處理的庫D.機器學習的庫5.以下哪個不是目標檢測算法？A.YOLOB.R-CNNC.VGGD.FasterR-CNN6.圖像分類任務中，Softmax函數(shù)的作用是？A.歸一化輸出概率B.增加模型非線性C.減少過擬合D.提高模型準確率7.計算機視覺中，圖像的分辨率指的是？A.圖像的顏色數(shù)量B.圖像的像素數(shù)量C.圖像的文件大小D.圖像的清晰度8.以下哪種數(shù)據(jù)增強方法不屬于幾何變換？A.旋轉B.裁剪C.顏色抖動D.翻轉9.深度卷積神經網絡中的殘差塊主要解決的問題是？A.梯度消失B.過擬合C.計算量大D.模型復雜度低10.以下哪個是開源的深度學習框架？A.MATLABB.PyTorchC.ExcelD.SQLServer二、多項選擇題（每題2分，共20分）1.計算機視覺的應用領域包括？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.常用的圖像預處理方法有？A.歸一化B.直方圖均衡化C.高斯濾波D.銳化處理3.以下屬于深度學習優(yōu)化算法的有？A.SGDB.AdamC.AdaGradD.RMSProp4.目標檢測的評價指標有？A.mAPB.IoUC.RecallD.Precision5.卷積神經網絡的組成層有？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.激活層6.數(shù)據(jù)增強的方法有？A.亮度調整B.添加噪聲C.縮放D.平移7.計算機視覺中常用的特征描述子有？A.SIFTB.SURFC.ORBD.HOG8.以下關于圖像分割的說法正確的有？A.語義分割為每個像素分配類別標簽B.實例分割區(qū)分同一類別的不同實例C.圖像分割可用于醫(yī)學圖像分析D.圖像分割是將圖像分成多個區(qū)域9.深度學習模型訓練過程中可能遇到的問題有？A.過擬合B.欠擬合C.梯度爆炸D.梯度消失10.以下哪些是計算機視覺中常用的開源數(shù)據(jù)集？A.MNISTB.CIFAR-10C.ImageNetD.COCO三、判斷題（每題2分，共20分）1.計算機視覺就是讓計算機像人一樣“看”世界。（）2.卷積操作可以提取圖像的局部特征。（）3.池化層的步長必須為1。（）4.圖像分類任務只需要一個輸出節(jié)點。（）5.數(shù)據(jù)增強可以提高模型的泛化能力。（）6.目標檢測和圖像分類是完全相同的任務。（）7.深度學習模型的訓練時間與模型復雜度無關。（）8.圖像的灰度化就是將彩色圖像轉換為黑白圖像。（）9.特征提取在計算機視覺中不重要。（）10.所有的深度學習框架都支持GPU加速。（）四、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述卷積神經網絡（CNN）的工作原理。CNN先通過卷積層利用卷積核提取圖像局部特征，經激活層引入非線性。池化層降低特征維度，減少計算量。最后全連接層將特征展開用于分類或回歸，通過反向傳播更新參數(shù)優(yōu)化模型。2.什么是數(shù)據(jù)增強，它在計算機視覺中有什么作用？數(shù)據(jù)增強是對原始數(shù)據(jù)進行變換生成新數(shù)據(jù)的方法。作用是增加訓練數(shù)據(jù)多樣性，減少對大量數(shù)據(jù)的依賴，提高模型泛化能力，降低過擬合風險。3.簡述目標檢測與圖像分類的區(qū)別。圖像分類是判斷圖像整體所屬類別，輸出一個類別標簽。目標檢測不僅要識別圖像中目標的類別，還要確定其位置和邊界框。4.列舉三種常用的深度學習框架及其特點。-PyTorch：動態(tài)圖機制，代碼簡潔易調試，適合科研。-TensorFlow：支持分布式訓練，有豐富工具和社區(qū)資源，適合工業(yè)應用。-Keras：簡單易用，封裝程度高，適合快速搭建模型。五、討論題（每題5分，共20分）1.討論計算機視覺在醫(yī)療領域的應用和挑戰(zhàn)。應用如醫(yī)學影像診斷、疾病檢測等。挑戰(zhàn)有數(shù)據(jù)隱私保護難，醫(yī)療數(shù)據(jù)標注成本高、難度大，模型準確性和可靠性需嚴格驗證，還需專業(yè)人員理解和使用模型。2.如何提高卷積神經網絡的性能？可從數(shù)據(jù)方面，增加數(shù)據(jù)量和多樣性；模型架構上，優(yōu)化網絡結構如使用殘差塊；訓練時，選擇合適優(yōu)化算法和超參數(shù)，采用正則化防止過擬合。3.談談計算機視覺在自動駕駛中的重要性和面臨的問題。重要性在于識別道路、交通標志等保障行車安全。問題有復雜環(huán)境下識別精度不足，實時性要求高，對極端天氣適應性差，安全和法律責任界定難。4.討論計算機視覺未來的發(fā)展趨勢。未來會與其他技術融合，如物聯(lián)網、人工智能。在邊緣計算上發(fā)展，提高實時性。應用場景更廣泛，如智能家居、工業(yè)檢測。模型會更輕量級、高效。答案一、單項選擇題1.B2.B3.A4.B5.C6.A7.B8.C9.A10.B二、多項選擇題1.