2026年計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法研發(fā)工程師技能測(cè)試題目參考一、單選題（共10題，每題2分）考察內(nèi)容：計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)知識(shí)、算法原理、常用工具與框架1.在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，下列哪種算法通常不適用于小目標(biāo)檢測(cè)？（A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSDD.RetinaNet答案：A解析：FasterR-CNN依賴ROIPooling進(jìn)行特征提取，對(duì)小目標(biāo)容易丟失信息，而YOLOv5、SSD和RetinaNet通過(guò)多尺度特征融合對(duì)小目標(biāo)檢測(cè)效果更好。2.以下哪種損失函數(shù)常用于語(yǔ)義分割任務(wù)？（A.HingeLossB.Cross-EntropyLossC.L1LossD.AdamLoss答案：B解析：語(yǔ)義分割主要使用交叉熵?fù)p失（Cross-EntropyLoss）計(jì)算像素級(jí)分類誤差，而HingeLoss多用于SVM，L1Loss用于回歸，AdamLoss是優(yōu)化器而非損失函數(shù)。3.在圖像去模糊任務(wù)中，哪種方法屬于基于深度學(xué)習(xí)的方法？（A.Wiener濾波B.Non-localMeansC.U-NetD.BilateralFilter答案：C解析：U-Net是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，常用于圖像修復(fù)和去模糊；前三個(gè)選項(xiàng)屬于傳統(tǒng)圖像處理方法。4.以下哪種技術(shù)可用于緩解深度學(xué)習(xí)模型中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)不足？（A.DropoutB.MixupC.BatchNormalizationD.WeightDecay答案：B解析：Mixup通過(guò)數(shù)據(jù)混合增強(qiáng)訓(xùn)練集多樣性，Dropout是正則化技術(shù)，BatchNormalization和WeightDecay用于優(yōu)化。5.在人臉識(shí)別中，特征提取常使用哪種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)？（A.ResNetB.VGGNetC.MobileNetD.GAN答案：A解析：ResNet通過(guò)殘差學(xué)習(xí)提升深層網(wǎng)絡(luò)性能，常用于人臉特征提取；VGGNet結(jié)構(gòu)復(fù)雜，MobileNet輕量，GAN用于生成任務(wù)。6.以下哪種方法不屬于姿態(tài)估計(jì)？（A.OpenPoseB.HRNetC.GAND.AlphaPose答案：C解析：OpenPose、HRNet和AlphaPose均用于姿態(tài)估計(jì)，GAN是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。7.在自動(dòng)駕駛中，常用的檢測(cè)算法是？（A.MaskR-CNNB.YOLOv8C.FPND.Dlib答案：B解析：YOLO系列因速度優(yōu)勢(shì)在自動(dòng)駕駛中廣泛使用，MaskR-CNN用于分割，F(xiàn)PN是特征金字塔網(wǎng)絡(luò)，Dlib是傳統(tǒng)方法。8.以下哪種技術(shù)可提高模型泛化能力？（A.DataAugmentationB.Fine-tuningC.EarlyStoppingD.Alloftheabove答案：D解析：DataAugmentation、Fine-tuning和EarlyStopping均有助于提升泛化能力。9.在視頻理解任務(wù)中，哪種方法可檢測(cè)視頻中的動(dòng)作？（A.R-CNNB.3DCNNC.LSTMD.K-Means答案：B解析：3DCNN可處理時(shí)空信息，適合動(dòng)作檢測(cè)；R-CNN用于目標(biāo)檢測(cè)，LSTM用于時(shí)序建模，K-Means是聚類算法。10.以下哪種指標(biāo)常用于評(píng)估語(yǔ)義分割模型的性能？（A.PrecisionB.RecallC.mIoUD.F1-Score答案：C解析：mIoU（meanIntersectionoverUnion）是語(yǔ)義分割常用指標(biāo)，Precision/Recall/F1適用于目標(biāo)檢測(cè)。二、多選題（共5題，每題3分）考察內(nèi)容：深度學(xué)習(xí)框架、模型優(yōu)化、前沿技術(shù)1.以下哪些技術(shù)可用于提升模型效率？（A.MobileNetV3B.PruningC.QuantizationD.SwinTransformer答案：A、B、C解析：MobileNetV3輕量化，Pruning和Quantization減少參數(shù)量，SwinTransformer是高效Transformer結(jié)構(gòu)，但更側(cè)重性能而非效率。2.在目標(biāo)檢測(cè)中，以下哪些屬于后處理步驟？（A.Non-maximumSuppression(NMS)B.AnchorFreeC.IoUCalculationD.RegionProposal答案：A、C解析：NMS和IoU計(jì)算是后處理，AnchorFree是檢測(cè)方式，RegionProposal是預(yù)檢測(cè)步驟。3.以下哪些損失函數(shù)可用于度量像素級(jí)誤差？（A.DiceLossB.BCELossC.L1LossD.Cross-EntropyLoss答案：A、C、D解析：DiceLoss用于分割，L1和Cross-Entropy用于分類/分割，BCE是二分類損失。4.以下哪些技術(shù)可用于解決長(zhǎng)尾問(wèn)題（數(shù)據(jù)不均衡）？（A.FocalLossB.WeightedLossC.DataAugmentationD.AdversarialTraining答案：A、B、C解析：FocalLoss和WeightedLoss緩解難樣本影響，DataAugmentation增加數(shù)據(jù)多樣性，AdversarialTraining主要用于生成任務(wù)。5.在自動(dòng)駕駛中，以下哪些技術(shù)可用于車道線檢測(cè)？（A.YOLOv5B.LaneNetC.FPND.K-meansClustering答案：A、B、C解析：YOLOv5、LaneNet和FPN均用于車道線檢測(cè)，K-means是聚類算法無(wú)關(guān)。三、簡(jiǎn)答題（共5題，每題5分）考察內(nèi)容：算法原理、工程實(shí)踐、行業(yè)應(yīng)用1.簡(jiǎn)述FasterR-CNN與YOLOv5在目標(biāo)檢測(cè)中的主要區(qū)別。答案：-FasterR-CNN采用兩階段檢測(cè)（區(qū)域提議+分類回歸），精度高但速度慢；YOLOv5單階段直接預(yù)測(cè)邊界框和類別，速度快適合實(shí)時(shí)場(chǎng)景。-FasterR-CNN依賴ROIPooling處理多尺度目標(biāo)，YOLOv5使用Anchor-Free設(shè)計(jì)，無(wú)需額外池化操作。2.簡(jiǎn)述圖像超分辨率中ESPCN與SRGAN的優(yōu)缺點(diǎn)。答案：-ESPCN（EfficientSub-PixelConvolution）輕量高效，但重建細(xì)節(jié)不足；SRGAN（Super-ResolutionGenerativeAdversarialNetwork）基于GAN生成逼真圖像，但計(jì)算量大且依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量。3.簡(jiǎn)述自動(dòng)駕駛中3D目標(biāo)檢測(cè)的挑戰(zhàn)及解決方案。答案：-挑戰(zhàn)：傳感器噪聲、遮擋、光照變化；解決方案：多傳感器融合（LiDAR+Camera）、3DCNN（如PointPillars）和時(shí)空注意力機(jī)制。4.簡(jiǎn)述人臉識(shí)別中活體檢測(cè)的常用方法。答案：-基于紋理分析（如LBP）、深度學(xué)習(xí)（如生成對(duì)抗驗(yàn)證）、紅外成像或眼動(dòng)追蹤。5.簡(jiǎn)述語(yǔ)義分割中語(yǔ)義一致性約束的原理。答案：-約束相鄰像素標(biāo)簽一致性，避免孤立噪聲點(diǎn)影響，常用方法包括條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF）或動(dòng)態(tài)規(guī)劃。四、論述題（共2題，每題10分）考察內(nèi)容：綜合分析、創(chuàng)新思維、行業(yè)趨勢(shì)1.結(jié)合中國(guó)自動(dòng)駕駛行業(yè)現(xiàn)狀，論述深度學(xué)習(xí)在視覺(jué)算法中的發(fā)展趨勢(shì)。答案：-高精度地圖與輕量級(jí)模型結(jié)合：中國(guó)復(fù)雜道路場(chǎng)景推動(dòng)高精度地圖與端側(cè)輕量模型（如MobileNetV3）融合，兼顧精度與效率。-多模態(tài)融合：融合攝像頭與LiDAR數(shù)據(jù)提升惡劣天氣下的魯棒性，如百度Apollo的“昆侖芯”方案。-Transformer應(yīng)用：SwinTransformer等時(shí)空注意力機(jī)制在視頻理解中普及，如華為昇騰平臺(tái)優(yōu)化。2.結(jié)合電商行業(yè)需求，論述圖像檢索算法的優(yōu)化方向。答案：-實(shí)時(shí)性優(yōu)化：采用近似最近鄰（ANN）索引（如Faiss）加速檢索，適合淘寶等秒級(jí)響應(yīng)場(chǎng)景。-細(xì)粒度檢索：引入風(fēng)格遷移或?qū)傩苑诸悾ㄈ珙伾?、材質(zhì)），如京東的“以圖搜圖”增強(qiáng)商品匹配。-多模態(tài)擴(kuò)展：結(jié)合文本描述（如商品標(biāo)題）進(jìn)行跨模態(tài)檢索，提升亞馬遜式搜索體驗(yàn)。答案與解析1.單選題-1.A,2.B,3.C,4.B,5.A,6.C,7.B,8.D,9.B,10.C-解析：重點(diǎn)考察經(jīng)典算法分類與深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景。2.多選題-1.A、B、C,2.A、C,3.A、C、D,4.A、B、C,