2026春招：計(jì)算機(jī)視覺工程師筆試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法不屬于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺特征提取算法？A.SIFTB.CNNC.HOGD.SURF2.圖像中相鄰像素間的灰度變化劇烈程度是指？A.對(duì)比度B.亮度C.飽和度D.銳度3.目標(biāo)檢測(cè)中常用的交并比（IoU）閾值一般設(shè)置為？A.0.2B.0.5C.0.8D.0.94.以下哪個(gè)不是常見的圖像文件格式？A.JPEGB.PNGC.PDFD.BMP5.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，用于減少參數(shù)數(shù)量的層是？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.激活層6.光流法主要用于分析圖像的？A.顏色特征B.運(yùn)動(dòng)信息C.紋理特征D.邊緣特征7.在圖像分類任務(wù)中，Softmax函數(shù)的作用是？A.增加模型的非線性B.歸一化輸出概率C.減少過擬合D.加速收斂8.以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法不適用于目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)？A.旋轉(zhuǎn)B.裁剪C.顏色抖動(dòng)D.加高斯噪聲9.圖像金字塔是指？A.不同分辨率的圖像集合B.不同顏色空間的圖像C.不同對(duì)比度的圖像D.不同銳度的圖像10.語(yǔ)義分割是指？A.給圖像中每個(gè)像素分類B.檢測(cè)圖像中的目標(biāo)位置C.識(shí)別圖像中的物體類別D.對(duì)圖像進(jìn)行特征提取多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于深度學(xué)習(xí)框架的有？A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.Scikit-learn2.計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)檢測(cè)算法有？A.FasterR-CNNB.YOLOC.SSDD.MaskR-CNN3.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.常用的圖像特征描述符有？A.ORBB.BRIEFC.LBPD.Haar5.計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用領(lǐng)域包括？A.自動(dòng)駕駛B.人臉識(shí)別C.醫(yī)學(xué)影像分析D.視頻監(jiān)控6.以下哪些層可以在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用？A.批量歸一化層B.反卷積層C.注意力層D.殘差塊7.數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法有？A.翻轉(zhuǎn)B.縮放C.平移D.彈性形變8.評(píng)價(jià)目標(biāo)檢測(cè)算法性能的指標(biāo)有？A.mAPB.RecallC.PrecisionD.F1-score9.圖像的顏色空間有？A.RGBB.HSVC.YUVD.LAB10.以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說法正確的有？A.卷積核共享可以減少參數(shù)數(shù)量B.池化層可以增加特征圖的分辨率C.激活函數(shù)引入了非線性D.全連接層用于整合特征判斷題（每題2分，共10題）1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能處理圖像數(shù)據(jù)。（）2.圖像的直方圖均衡化可以增強(qiáng)圖像的對(duì)比度。（）3.目標(biāo)檢測(cè)和圖像分類是同一個(gè)任務(wù)。（）4.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí)不需要數(shù)據(jù)預(yù)處理。（）5.光流法可以檢測(cè)圖像中的靜態(tài)目標(biāo)。（）6.增加卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)一定能提高模型性能。（）7.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以提高模型的泛化能力。（）8.語(yǔ)義分割的輸出是圖像中目標(biāo)的邊界框。（）9.裁剪是一種常用的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，適用于各種計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)。（）10.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的池化層可以減少特征圖的尺寸。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積層的作用。卷積層通過卷積核在輸入特征圖上滑動(dòng)進(jìn)行卷積操作，提取圖像的局部特征，不同卷積核可提取不同特征，如邊緣、紋理等，還能通過卷積核共享減少參數(shù)數(shù)量，降低計(jì)算復(fù)雜度。2.什么是過擬合，如何解決？過擬合指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差。解決方法有增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、使用正則化方法（如L1、L2正則化）、提前停止訓(xùn)練、使用Dropout層等。3.簡(jiǎn)述目標(biāo)檢測(cè)中NMS（非極大值抑制）的作用。NMS用于去除目標(biāo)檢測(cè)中冗余的檢測(cè)框。在目標(biāo)檢測(cè)時(shí)，一個(gè)目標(biāo)可能會(huì)有多個(gè)檢測(cè)框，NMS通過計(jì)算檢測(cè)框的交并比（IoU），保留得分最高的框，抑制其他重疊度高的框，得到更準(zhǔn)確的檢測(cè)結(jié)果。4.圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)的區(qū)別是什么？圖像分類是判斷圖像整體所屬的類別，輸出一個(gè)類別標(biāo)簽；目標(biāo)檢測(cè)不僅要識(shí)別圖像中物體的類別，還要確定物體在圖像中的位置，輸出類別和對(duì)應(yīng)的邊界框。討論題（每題5分，共4題）1.討論計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用前景和挑戰(zhàn)。前景：可輔助疾病診斷、手術(shù)導(dǎo)航等，提高醫(yī)療效率和準(zhǔn)確性。挑戰(zhàn)：醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私保護(hù)難，數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高，模型泛化性受不同醫(yī)院設(shè)備和患者個(gè)體差異影響。2.如何優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能？可從多方面優(yōu)化，如選擇合適的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，調(diào)整超參數(shù)（學(xué)習(xí)率、批量大小等），采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)增加訓(xùn)練樣本，使用正則化防止過擬合，還可進(jìn)行模型融合提升性能。3.討論目標(biāo)檢測(cè)算法在自動(dòng)駕駛中的重要性和面臨的問題。重要性：能識(shí)別道路上的車輛、行人、交通標(biāo)志等目標(biāo)，為自動(dòng)駕駛決策提供依據(jù)。問題：復(fù)雜環(huán)境下檢測(cè)精度受影響，實(shí)時(shí)性要求高，需處理大量數(shù)據(jù)，計(jì)算資源消耗大。4.談?wù)勀銓?duì)計(jì)算機(jī)視覺未來發(fā)展趨勢(shì)的看法。未來計(jì)算機(jī)視覺將與其他技術(shù)（如AI、物聯(lián)網(wǎng)）深度融合，應(yīng)用場(chǎng)景更廣泛。模型會(huì)更輕量級(jí)、高效，處理復(fù)雜場(chǎng)景能力增強(qiáng)。同時(shí)，跨領(lǐng)域合作增多，解決實(shí)際問題能力提升。答案單項(xiàng)選擇題1.B2.A3.B4.C5.B6.B7.B8.D9.A10.A多