2026春招：計算機視覺工程師題目及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種是常用的圖像特征描述符？A.SIFTB.CNNC.RNND.LSTM2.圖像濾波的主要目的是？A.增強色彩B.去除噪聲C.改變尺寸D.調整亮度3.卷積神經網(wǎng)絡中，池化層的作用是？A.減少參數(shù)B.增加參數(shù)C.提高分辨率D.降低對比度4.以下哪個不是主流的深度學習框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.MATLABD.Caffe5.目標檢測中，常用的評價指標是？A.PSNRB.mAPC.SSIMD.RMSE6.圖像分類的任務是？A.找出圖像中物體位置B.給圖像賦予一個類別標簽C.對圖像進行分割D.恢復圖像清晰度7.常用的圖像插值方法是？A.高斯插值B.拉普拉斯插值C.雙線性插值D.傅里葉插值8.計算機視覺中，HOG特征主要用于？A.圖像分類B.目標檢測C.圖像分割D.圖像增強9.以下哪種方法可用于圖像超分辨率？A.SRCNNB.YOLOC.R-CNND.SSD10.人臉識別中，常用的特征提取方法是？A.PCAB.SVMC.KNND.AdaBoost多項選擇題（每題2分，共10題）1.計算機視覺的應用領域包括？A.自動駕駛B.安防監(jiān)控C.醫(yī)療影像D.工業(yè)檢測2.卷積神經網(wǎng)絡的組成部分有？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.激活函數(shù)層3.圖像分割的方法有？A.閾值分割B.區(qū)域生長C.邊緣檢測D.聚類分割4.目標檢測算法有？A.FasterR-CNNB.MaskR-CNNC.RetinaNetD.MobileNet5.深度學習中的優(yōu)化算法有？A.SGDB.AdamC.RMSPropD.AdaGrad6.常用的圖像預處理操作有？A.歸一化B.裁剪C.旋轉D.濾波7.圖像特征提取的方法有？A.HSV特征B.ORB特征C.LBP特征D.DCT特征8.計算機視覺中常用的數(shù)據(jù)集有？A.ImageNetB.CIFAR-10C.MNISTD.COCO9.提高圖像識別準確率的方法有？A.增加訓練數(shù)據(jù)B.調整網(wǎng)絡結構C.優(yōu)化超參數(shù)D.數(shù)據(jù)增強10.人臉識別系統(tǒng)的組成部分包括？A.人臉檢測B.人臉特征提取C.人臉匹配D.人臉跟蹤判斷題（每題2分，共10題）1.卷積操作是線性操作。（）2.圖像二值化是將圖像轉換為只有0和1兩種像素值的圖像。（）3.池化層會改變圖像的通道數(shù)。（）4.深度學習模型訓練時間越長，效果一定越好。（）5.目標檢測只能檢測單一目標。（）6.圖像增強可以提高圖像的清晰度。（）7.人臉識別不需要進行特征提取。（）8.所有的圖像分類問題都可以用深度學習解決。（）9.數(shù)據(jù)增強會增加訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量。（）10.卷積神經網(wǎng)絡的參數(shù)越多，性能越好。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述卷積神經網(wǎng)絡的優(yōu)勢。2.圖像濾波有哪些常見方法？3.目標檢測和圖像分類的區(qū)別是什么？4.簡述數(shù)據(jù)增強的作用。討論題（每題5分，共4題）1.討論計算機視覺在醫(yī)療領域的應用前景及挑戰(zhàn)。2.如何解決深度學習模型在計算機視覺中的過擬合問題？3.談談你對計算機視覺中無監(jiān)督學習的理解和應用場景。4.分析當前計算機視覺技術在自動駕駛中的應用及面臨的困難。答案單項選擇題1.A2.B3.A4.C5.B6.B7.C8.B9.A10.A多項選擇題1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABC5.ABCD6.ABCD7.BCD8.ABCD9.ABCD10.ABC判斷題1.√2.√3.×4.×5.×6.√7.×8.×9.√10.×簡答題1.優(yōu)勢：能自動提取圖像特征，減少人工干預；參數(shù)共享減少參數(shù)量；可處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)，在圖像分類、檢測等任務表現(xiàn)出色。2.常見方法有均值濾波、中值濾波、高斯濾波，能去除噪聲，保持或增強圖像特征。3.圖像分類是給圖像整體賦予類別標簽；目標檢測要找出圖像中物體位置并分類。4.作用是增加訓練數(shù)據(jù)多樣性，提高模型泛化能力，減少過擬合，提升模型性能。討論題1.前景：輔助診斷、手術導航等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私、標注困難、模型可解釋性差。2.可增加訓練數(shù)據(jù)、使用