2026春招：計(jì)算機(jī)視覺(jué)工程師題庫(kù)及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種技術(shù)常用于圖像邊緣檢測(cè)？A.高斯濾波B.拉普拉斯算子C.直方圖均衡化D.中值濾波2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中的池化層主要作用是？A.增加特征維度B.減少參數(shù)數(shù)量C.增強(qiáng)圖像對(duì)比度D.提高模型復(fù)雜度3.以下哪個(gè)不是常用的圖像特征描述符？A.SIFTB.HOGC.PCAD.SURF4.目標(biāo)檢測(cè)算法中，YOLO屬于？A.兩階段檢測(cè)算法B.單階段檢測(cè)算法C.基于區(qū)域提議的算法D.傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法5.圖像分割中，語(yǔ)義分割是為了？A.區(qū)分不同物體實(shí)例B.識(shí)別圖像中的所有像素類別C.提取圖像中的輪廓D.對(duì)圖像進(jìn)行壓縮6.以下哪種顏色空間常用于膚色檢測(cè)？A.RGBB.HSVC.CMYKD.YCbCr7.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，光流法主要用于？A.圖像配準(zhǔn)B.目標(biāo)跟蹤C(jī).圖像降噪D.圖像增強(qiáng)8.以下哪個(gè)庫(kù)常用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)發(fā)？A.NumpyB.PandasC.OpenCVD.Scikit-learn9.深度學(xué)習(xí)中，ReLU激活函數(shù)的作用是？A.引入非線性B.歸一化數(shù)據(jù)C.加速模型收斂D.減少過(guò)擬合10.在圖像分類任務(wù)中，預(yù)訓(xùn)練模型的作用是？A.降低模型復(fù)雜度B.利用已有的知識(shí)加快訓(xùn)練C.提高模型泛化能力D.減少數(shù)據(jù)量需求多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用領(lǐng)域的有？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2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要組成部分有？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.激活函數(shù)層3.圖像預(yù)處理的常用方法包括？A.圖像縮放B.圖像裁剪C.圖像旋轉(zhuǎn)D.圖像濾波4.目標(biāo)檢測(cè)算法中，常見(jiàn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)有？A.mAPB.IoUC.RecallD.Precision5.常用的圖像增強(qiáng)方法有？A.直方圖均衡化B.高斯模糊C.銳化處理D.顏色調(diào)整6.以下深度學(xué)習(xí)框架可用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的有？A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.Caffe7.圖像特征提取的方法有？A.手工特征提取B.深度學(xué)習(xí)特征提取C.統(tǒng)計(jì)特征提取D.幾何特征提取8.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的三維重建技術(shù)包括？A.立體視覺(jué)B.多視圖立體C.結(jié)構(gòu)光三維重建D.激光掃描三維重建9.以下哪些是圖像分類的常用模型？A.VGGB.ResNetC.InceptionD.MobileNet10.語(yǔ)義分割算法中，有哪些經(jīng)典模型？A.U-NetB.FCNC.MaskR-CNND.PSPNet判斷題（每題2分，共10題）1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)只處理靜態(tài)圖像，不涉及視頻處理。（）2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積核大小必須是奇數(shù)。（）3.圖像的灰度化處理會(huì)丟失顏色信息。（）4.目標(biāo)檢測(cè)中，IoU值越大，說(shuō)明檢測(cè)結(jié)果與真實(shí)標(biāo)注越匹配。（）5.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí)，數(shù)據(jù)量越大模型效果一定越好。（）6.光流法只能用于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)，不能用于跟蹤。（）7.直方圖均衡化可以提高圖像的全局對(duì)比度。（）8.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，所有的圖像特征都可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)自動(dòng)提取。（）9.圖像分割和目標(biāo)檢測(cè)是完全相同的任務(wù)。（）10.預(yù)訓(xùn)練模型在所有計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中都能直接使用，無(wú)需微調(diào)。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的工作原理。CNN通過(guò)卷積層用卷積核提取圖像特征，池化層減少參數(shù)和計(jì)算量，激活函數(shù)引入非線性，全連接層將特征映射到輸出類別，從而完成圖像分類等任務(wù)。2.什么是圖像的特征描述符，有什么作用？圖像特征描述符是描述圖像局部或全局特征的向量。作用是用于圖像匹配、識(shí)別、分類等任務(wù)，能在不同圖像中找到相似特征。3.簡(jiǎn)述目標(biāo)檢測(cè)和圖像分類的區(qū)別。圖像分類是判斷圖像整體所屬類別，目標(biāo)檢測(cè)不僅要識(shí)別圖像中目標(biāo)類別，還要定位目標(biāo)位置，給出其邊界框。4.簡(jiǎn)述圖像預(yù)處理的重要性。圖像預(yù)處理可改善圖像質(zhì)量，如去除噪聲、調(diào)整大小和對(duì)比度等，使圖像更適合后續(xù)處理，提高算法準(zhǔn)確性和效率。討論題（每題5分，共4題）1.討論計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用前景和挑戰(zhàn)。前景：輔助診斷、手術(shù)導(dǎo)航等。挑戰(zhàn)：醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、標(biāo)注成本高、模型準(zhǔn)確性需臨床驗(yàn)證。2.分析深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的優(yōu)勢(shì)和局限性。優(yōu)勢(shì)：自動(dòng)提取特征、在復(fù)雜任務(wù)表現(xiàn)好。局限：依賴大量數(shù)據(jù)、可解釋性差、計(jì)算資源需求高。3.探討如何提高計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型的泛化能力?？刹捎脭?shù)據(jù)增強(qiáng)增加數(shù)據(jù)多樣性，正則化防止過(guò)擬合，使用預(yù)訓(xùn)練模型和集成學(xué)習(xí)，以及合理劃分訓(xùn)練測(cè)試集。4.談?wù)動(dòng)?jì)算機(jī)視覺(jué)與人工智能其他領(lǐng)域（如自然語(yǔ)言處理）的結(jié)合點(diǎn)?？捎糜诙嗄B(tài)任務(wù)，如圖像描述生成、視頻字幕添加，結(jié)合語(yǔ)義信息提升理解和交互能力。答案單項(xiàng)選擇題答案1.B2.B3.C4.B5.B6.D7.B8.C9.A10.B多項(xiàng)選擇題答案1.AB