2025年螞蟻集團(tuán)計(jì)算機(jī)視覺(jué)筆試及答案

一、單項(xiàng)選擇題（總共10題，每題2分）1.在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，以下哪種方法通常用于邊緣檢測(cè)？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.SIFT算法C.K-means聚類D.主成分分析答案：B2.以下哪種圖像增強(qiáng)技術(shù)主要用于提高圖像的對(duì)比度？A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯模糊D.邊緣檢測(cè)答案：A3.在目標(biāo)檢測(cè)中，以下哪種算法通常用于非極大值抑制（NMS）？A.R-CNNB.YOLOC.SSDD.FasterR-CNN答案：C4.在語(yǔ)義分割中，以下哪種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通常用于U-Net？A.ResNetB.VGGC.InceptionD.DenseNet答案：B5.在人臉識(shí)別中，以下哪種技術(shù)通常用于特征提取？A.PCAB.LDAC.KPCAD.alloftheabove答案：D6.在3D重建中，以下哪種方法通常用于多視圖幾何？A.SfMB.SLAMC.RANSACD.GAN答案：A7.在圖像生成中，以下哪種模型通常用于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）？A.AutoencoderB.RNNC.CNND.Transformer答案：C8.在視頻分析中，以下哪種方法通常用于行為識(shí)別？A.3DCNNB.LSTMC.GRUD.alloftheabove答案：D9.在自動(dòng)駕駛中，以下哪種傳感器通常用于環(huán)境感知？A.攝像頭B.激光雷達(dá)C.超聲波傳感器D.alloftheabove答案：D10.在醫(yī)學(xué)圖像處理中，以下哪種方法通常用于病灶檢測(cè)？A.CNNB.GANC.SVMD.alloftheabove答案：A二、填空題（總共10題，每題2分）1.在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，__邊緣檢測(cè)__是指識(shí)別圖像中亮度變化明顯的點(diǎn)。2.__直方圖均衡化__是一種常用的圖像增強(qiáng)技術(shù)，用于提高圖像的對(duì)比度。3.在目標(biāo)檢測(cè)中，__非極大值抑制__用于去除冗余的檢測(cè)框。4.語(yǔ)義分割的目標(biāo)是將圖像中的每個(gè)像素分配到一個(gè)類別。5.在人臉識(shí)別中，__特征提取__是指從人臉圖像中提取出具有區(qū)分性的特征。6.3D重建的目標(biāo)是從多個(gè)視角的圖像中重建出物體的三維結(jié)構(gòu)。7.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）由__生成器__和__判別器__組成。8.視頻分析的目標(biāo)是對(duì)視頻中的內(nèi)容進(jìn)行分析和理解。9.自動(dòng)駕駛中的__環(huán)境感知__是指車輛對(duì)周圍環(huán)境的感知和理解。10.醫(yī)學(xué)圖像處理中的__病灶檢測(cè)__是指從醫(yī)學(xué)圖像中檢測(cè)出病灶。三、判斷題（總共10題，每題2分）1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，常用于圖像分類。2.SIFT算法是一種常用的特征檢測(cè)算法，具有旋轉(zhuǎn)不變性。3.K-means聚類是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，常用于圖像分割。4.U-Net是一種常用的語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。5.PCA是一種常用的特征提取技術(shù)，具有降維功能。6.多視圖幾何（SfM）是一種從多個(gè)視角的圖像中重建出物體的三維結(jié)構(gòu)的方法。7.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種生成模型，可以生成高質(zhì)量的圖像。8.LSTM是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，常用于時(shí)間序列分析。9.激光雷達(dá)是一種常用的自動(dòng)駕駛傳感器，可以提供高精度的距離測(cè)量。10.醫(yī)學(xué)圖像處理中的病灶檢測(cè)通常使用支持向量機(jī)（SVM）。答案：1.√2.√3.√4.√5.√6.√7.√8.√9.√10.√四、簡(jiǎn)答題（總共4題，每題5分）1.簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的基本原理及其在圖像分類中的應(yīng)用。答案：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，主要由卷積層、池化層和全連接層組成。卷積層用于提取圖像的局部特征，池化層用于降低特征維度，全連接層用于分類。CNN在圖像分類中的應(yīng)用非常廣泛，可以通過(guò)訓(xùn)練一個(gè)CNN模型對(duì)圖像進(jìn)行分類，例如識(shí)別圖像中的物體類別。2.簡(jiǎn)述語(yǔ)義分割的基本概念及其在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的應(yīng)用。答案：語(yǔ)義分割的目標(biāo)是將圖像中的每個(gè)像素分配到一個(gè)類別。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，語(yǔ)義分割通常使用一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，如U-Net，該模型可以學(xué)習(xí)到圖像的語(yǔ)義信息，并將每個(gè)像素分配到一個(gè)類別。語(yǔ)義分割在自動(dòng)駕駛、醫(yī)學(xué)圖像處理等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。3.簡(jiǎn)述生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的基本原理及其在圖像生成中的應(yīng)用。答案：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）由生成器和一個(gè)判別器組成。生成器負(fù)責(zé)生成圖像，判別器負(fù)責(zé)判斷圖像是真實(shí)的還是生成的。通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練，生成器可以生成越來(lái)越逼真的圖像。GAN在圖像生成中的應(yīng)用非常廣泛，可以生成高質(zhì)量的圖像，例如人臉圖像、風(fēng)景圖像等。4.簡(jiǎn)述自動(dòng)駕駛中的環(huán)境感知及其在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用。答案：自動(dòng)駕駛中的環(huán)境感知是指車輛對(duì)周圍環(huán)境的感知和理解。環(huán)境感知通常使用多種傳感器，如攝像頭、激光雷達(dá)和超聲波傳感器，來(lái)獲取周圍環(huán)境的信息。通過(guò)處理這些信息，車輛可以識(shí)別出道路、行人、車輛等物體，并做出相應(yīng)的駕駛決策。環(huán)境感知在自動(dòng)駕駛中至關(guān)重要，可以確保車輛的安全行駛。五、討論題（總共4題，每題5分）1.討論卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類中的優(yōu)勢(shì)和局限性。答案：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類中的優(yōu)勢(shì)在于其能夠自動(dòng)提取圖像的局部特征，并且具有平移不變性。這使得CNN在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色。然而，CNN的局限性在于其需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，并且其模型結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，難以解釋。2.討論語(yǔ)義分割在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用及其面臨的挑戰(zhàn)。答案：語(yǔ)義分割在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用可以幫助車輛識(shí)別出道路、行人、車輛等物體，從而做出相應(yīng)的駕駛決策。然而，語(yǔ)義分割面臨的挑戰(zhàn)包括光照變化、遮擋、多尺度物體等。這些挑戰(zhàn)需要通過(guò)改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練策略來(lái)解決。3.討論生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成中的應(yīng)用及其面臨的挑戰(zhàn)。答案：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成中的應(yīng)用可以生成高質(zhì)量的圖像，例如人臉圖像、風(fēng)景圖像等。然而，GAN面臨的挑戰(zhàn)包括訓(xùn)練不穩(wěn)定、模式崩潰等。這些挑戰(zhàn)需要通過(guò)改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練策略來(lái)解決。4.討論自動(dòng)駕駛中的環(huán)境感知技術(shù)及其未來(lái)的發(fā)展方向。答案：自動(dòng)駕駛中的環(huán)境感知技術(shù)包括攝像頭、激光雷達(dá)和超聲波傳感器等。未來(lái)的發(fā)展方向包括提高傳感器的精度和魯棒性，以及開(kāi)發(fā)更先進(jìn)的感知算法。此外，隨著深度學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，環(huán)境感知技術(shù)將更加智能化和高效化。答案和解析：一、單項(xiàng)選擇題1.B2.A3.C4.B5.D6.A7.C8.D9.D10.A二、填空題1.邊緣檢測(cè)2.直方圖均衡化3.非極大值抑制4.語(yǔ)義分割5.特征提取6.3D重建7.生成器，判別器8.視頻分析9.環(huán)境感知10.病灶檢測(cè)三、判斷題1.√2.√3.√4.√5.√6.√7.√8.√9.√10.√四、簡(jiǎn)答題1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，主要由卷積層、池化層和全連接層組成。卷積層用于提取圖像的局部特征，池化層用于降低特征維度，全連接層用于分類。CNN在圖像分類中的應(yīng)用非常廣泛，可以通過(guò)訓(xùn)練一個(gè)CNN模型對(duì)圖像進(jìn)行分類，例如識(shí)別圖像中的物體類別。2.語(yǔ)義分割的目標(biāo)是將圖像中的每個(gè)像素分配到一個(gè)類別。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，語(yǔ)義分割通常使用一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，如U-Net，該模型可以學(xué)習(xí)到圖像的語(yǔ)義信息，并將每個(gè)像素分配到一個(gè)類別。語(yǔ)義分割在自動(dòng)駕駛、醫(yī)學(xué)圖像處理等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。3.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）由生成器和一個(gè)判別器組成。生成器負(fù)責(zé)生成圖像，判別器負(fù)責(zé)判斷圖像是真實(shí)的還是生成的。通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練，生成器可以生成越來(lái)越逼真的圖像。GAN在圖像生成中的應(yīng)用非常廣泛，可以生成高質(zhì)量的圖像，例如人臉圖像、風(fēng)景圖像等。4.自動(dòng)駕駛中的環(huán)境感知是指車輛對(duì)周圍環(huán)境的感知和理解。環(huán)境感知通常使用多種傳感器，如攝像頭、激光雷達(dá)和超聲波傳感器，來(lái)獲取周圍環(huán)境的信息。通過(guò)處理這些信息，車輛可以識(shí)別出道路、行人、車輛等物體，并做出相應(yīng)的駕駛決策。環(huán)境感知在自動(dòng)駕駛中至關(guān)重要，可以確保車輛的安全行駛。五、討論題1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類中的優(yōu)勢(shì)在于其能夠自動(dòng)提取圖像的局部特征，并且具有平移不變性。這使得CNN在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色。然而，CNN的局限性在于其需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，并且其模型結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，難以解釋。2.語(yǔ)義分割在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用可以幫助車輛識(shí)別出道路、行人、車輛等物體，從而做出相應(yīng)的駕駛決策。然而，語(yǔ)義分割面臨的挑戰(zhàn)包括光照變化、遮擋、多尺度物體等。這些挑戰(zhàn)需要通過(guò)改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練策略來(lái)解決。3.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在