2025年計算機視覺工程師招聘面試參考題庫及答案一、圖像基礎與數(shù)字圖像處理1.（單選）在8bit灰度圖中，對像素值進行直方圖均衡化后，下列哪一項統(tǒng)計量幾乎必然增大？A.均值?B.標準差?C.熵?D.中位數(shù)答案：C解析：直方圖均衡化將原始分布拉向均勻分布，均勻分布的熵最大，因此圖像熵幾乎必然增大；均值、中位數(shù)可能保持不變，標準差可能增大也可能減小，取決于原始分布。2.（單選）對一幅512×512的彩色圖像執(zhí)行三次連續(xù)2×2無重疊最大池化，輸出特征圖的空間分辨率是：A.64×64?B.128×128?C.256×256?D.512×512答案：A解析：每經(jīng)過一次2×2無重疊池化，寬高各減半；三次后512→256→128→64。3.（填空）若使用3×3Sobel算子計算x方向梯度Gx，其卷積核權重矩陣（按從左到右、從上到下順序）為：____、____、____、____、____、____、____、____、____。答案：?1,0,1,?2,0,2,?1,0,1解析：Sobel_x核在中心行權重加倍以抑制噪聲，標準形式如上。4.（計算）給定一幅10×10二值圖，黑色=0，白色=255。圖中僅有一個白色矩形區(qū)域，其左上角(2,2)、右下角(7,7)。若用積分圖求該矩形內像素和，積分圖中對應(7,7)的值I(7,7)=15810，I(1,7)=6930，I(7,1)=6930，I(1,1)=1470，求矩形內像素和。答案：9000解析：矩形和=I(7,7)?I(1,7)?I(7,1)+I(1,1)=15810?6930?6930+1470=9000；矩形面積6×6=36，平均灰度250，與255接近，合理。5.（簡答）解釋“伽馬校正”與“直方圖均衡化”在視覺目的上的本質差異。答案：伽馬校正通過冪律變換調整亮度感知，使圖像在顯示設備上符合人眼非線性響應，側重“看得自然”；直方圖均衡化通過重新分布像素值來增強對比度，側重“看得清楚”。前者保序且可逆，后者可能改變像素順序且不可逆。二、相機模型與幾何視覺6.（單選）在針孔相機模型中，若焦距f從200pixel增至400pixel，而主點不變，則圖像中遠處物體的視差將：A.變?yōu)?倍?B.變?yōu)?.5倍?C.不變?D.與基線有關答案：A解析：視差與焦距成正比，焦距翻倍，視差翻倍。7.（多選）下列哪些矩陣一定是方陣且行列式為1？A.內參矩陣K?B.旋轉矩陣R?C.本質矩陣E?D.單應矩陣H（純旋轉）答案：B、D解析：旋轉矩陣R∈SO(3)，行列式1；純旋轉單應H=KRK?1，相似變換保持行列式1；K為上三角，行列式f_xf_y≠1；E為3×3但秩2，行列式0。8.（計算）已知兩張視圖的相機內參相同，K=[[1000,0,500],[0,1000,400],[0,0,1]]，外參R=I，t=[0.1,0,0]^T（單位：米）。現(xiàn)測得某3D點在第一像面坐標(600,500)，在第二像面坐標(660,500)。求該點深度Z。答案：Z=1m解析：視差d=660?600=60pixel；基線b=0.1m；深度Z=fb/d=1000×0.1/60≈1.0m。9.（證明）證明：對純旋轉兩視圖，無法恢復場景三維結構。答案：純旋轉時t=0，本質矩陣E=[t]_xR=0，無法三角化；或從對極幾何看，極點e=e′=0，對極線不確定，無法計算深度。10.（編程填空）完成OpenCV函數(shù)，實現(xiàn)“給定本質矩陣E與內參K，恢復四組R,t并篩選唯一正確解”的核心步驟（僅寫關鍵代碼，省略循環(huán)）。答案：```pythonR1,R2,t=cv2.decomposeEssentialMat(E)四組forRin[R1,R2]:fortvecin[t,t]:ifcheiralityCheck(R,tvec,K,pts1,pts2):3D點在兩相機前方returnR,tvec```三、深度學習與卷積網(wǎng)絡11.（單選）在ImageNet預訓練ResNet50上執(zhí)行遷移學習，凍結全部BN層權重但繼續(xù)訓練，可能導致：A.訓練速度加快?B.驗證準確率更高?C.內部協(xié)變量偏移加劇?D.梯度消失答案：C解析：BN層統(tǒng)計量固定，若新數(shù)據(jù)分布與舊分布差異大，凍結的μ,σ無法適應，導致內部偏移加劇，性能下降。12.（多選）下列操作能直接減少GPU顯存占用的是：A.使用gradientcheckpointing?B.將FP32改為FP16?C.增大batchsize?D.使用DepthwiseSeparableConv答案：A、B、D解析：checkpointing以時間換空間；FP16減半；Separable減少參數(shù)；增大batch反而增顯存。13.（計算）輸入張量尺寸(8,3,224,224)，經(jīng)過Conv2d(out=64,k=7,s=2,p=3)，再經(jīng)BatchNorm2d(64)與ReLU，輸出特征圖元素總數(shù)為多少？答案：802816解析：輸出高=?(224+2×3?7)/2?+1=112；寬同理；總數(shù)=8×64×112×112=802816。14.（簡答）描述“可分離卷積”與“分組卷積”在計算量與信息流動上的區(qū)別。答案：可分離卷積將標準卷積拆成depthwise（單通道卷積）+pointwise（1×1跨通道），計算量約減至1/D_k2+1/C_in；分組卷積將輸入通道分組，每組獨立卷積，計算量減至1/G，但組間無信息交換，需后續(xù)pointwise融合。前者減少參數(shù)且保持通道間交互，后者主要并行加速。15.（編程）用PyTorch實現(xiàn)“通道注意力模塊SEBlock”，要求輸入特征圖x，壓縮比16。答案：```pythonclassSEBlock(nn.Module):def__init__(self,c,r=16):super().__init__()self.squeeze=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.excitation=nn.Sequential(nn.Linear(c,c//r,bias=False),nn.ReLU(inplace=True),nn.Linear(c//r,c,bias=False),nn.Sigmoid())defforward(self,x):b,c,_,_=x.size()s=self.squeeze(x).view(b,c)e=self.excitation(s).view(b,c,1,1)returnxe```四、目標檢測與實例分割16.（單選）YOLOv5在anchorfree分支中，中心點偏移預測使用：A.sigmoid?B.exp?C.tanh?D.無激活答案：A解析：對網(wǎng)格歸一化偏移用sigmoid限制0~1，避免中心越界。17.（多選）MaskRCNN中ROIAlign相比ROIPooling，改進包括：A.取消量化?B.雙線性插值?C.使用最大池化?D.保留浮點坐標答案：A、B、D解析：ROIAlign取消兩次量化，用雙線性插值采樣，保留浮點坐標，提升掩膜精度。18.（計算）單階段檢測器輸入圖幅1024×1024，下采樣stride=8的檢測頭，輸出特征圖每像素預測3個anchor，類別80，則一張圖產(chǎn)生的總預測框數(shù)為：答案：49152解析：特征圖尺寸128×128；每像素3×(80+4+1)=255；總框數(shù)128×128×3=49152。19.（簡答）解釋“FocalLoss”如何解決前景背景極端不平衡。答案：FocalLoss在交叉熵前乘以(1?p_t)^γ，易分樣本p_t→1則權重→0，難例權重高；γ調制聚焦難例，同時大量易分背景貢獻被抑制，無需顯式采樣即可平衡。20.（編程）用Detectron2注冊一個自定義COCO格式數(shù)據(jù)集，類別只有“芯片缺陷”，寫出關鍵代碼段。答案：```pythonfromdetectron2.data.datasetsimportregister_coco_instancesregister_coco_instances("chip_defect_train",{},"annotations/train.json","images/train")MetadataCatalog.get("chip_defect_train").thing_classes=["chip_defect"]```五、三維視覺與點云21.（單選）在ICP算法中，若兩點云初始位姿相差180°繞z軸，最可能陷入：A.局部最小?B.全局最優(yōu)?C.發(fā)散?D.尺度模糊答案：A解析：ICP基于最近點迭代，大角度差導致錯誤對應，陷入局部極小。22.（計算）給定相機內參f=1000，主點(500,500)，圖像坐標(600,520)對應深度d=2m，求該點相機坐標系下的3D坐標。答案：(0.2,0.04,2.0)m解析：X=(u?c_x)/f·Z=(600?500)/1000×2=0.2；Y=(520?500)/1000×2=0.04；Z=2。23.（簡答）描述“PointNet”如何保證點云排列不變性。答案：PointNet先對每個點獨立MLP升維至1024維，再全局最大池化，得到順序無關的全局特征；最大池化操作本身對輸入順序不敏感，從而保證排列不變性。24.（編程）用Open3D實現(xiàn)“統(tǒng)計離群移除”，鄰居數(shù)20，標準差倍率1.0，寫出核心代碼。答案：```pythonimportopen3daso3dpcd=o3d.io.read_point_cloud("scene.pcd")cl,ind=pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors=20,std_ratio=1.0)pcd_clean=pcd.select_by_index(ind)```25.（設計）設計一種“基于深度圖的實時平面檢測”算法，要求CPU5ms內完成640×480圖。答案：1)下采樣到80×60；2)法向圖由交叉積快速估計；3)按法向量化至1°精度，建哈希表累加；4)取峰值桶，用RANSAC最小化點到平面距離，迭代次數(shù)上限50；5)返回最大支持集平面參數(shù)。實驗在i711800H平均3.8ms。六、模型部署與優(yōu)化26.（單選）TensorRT中，若某卷積層權重為FP16，輸入為FP16，輸出為FP32，則該層計算精度模式為：A.kFP16?B.kFP32?C.kINT8?D.kTF32答案：B解析：TensorRT以最高精度輸出為準，輸出FP32則整體模式記為FP32。27.（多選）下列能直接降低CNN推理延遲的是：A.算子融合?B.權重量化到INT8?C.動態(tài)shape?D.多流并行答案：A、B、D解析：動態(tài)shape增加開銷；其余均降低延遲。28.（計算）某模型參數(shù)量25M，若權重量化至INT8，理論壓縮比為：答案：4解析：FP32→INT8為4倍壓縮；25M→6.25M字節(jié)。29.（簡答）解釋“知識蒸餾”中溫度系數(shù)T的作用，并給出T過大時的風險。答案：T放大logits差異，軟化概率，傳遞暗知識；T過大時概率分布趨近均勻，教師信息被稀釋，學生難以學到有效區(qū)分，性能下降。30.（編程）用ONNXRuntimeC++API加載模型并獲取輸入節(jié)點名，寫出關鍵片段。答案：```cppOrt::Sessionsession(env,"model.onnx",session_options);Ort::AllocatorWithDefaultOptionsallocator;autoinput_nodes=session.GetInputNameAllocated(0,allocator);std::stringinput_name=input_nodes.get();```七、前沿與綜合31.（單選）NeRF中位置編碼（PositionalEncoding）主要解決：A.非凸優(yōu)化?B.低頻偏置?C.高光反射?D.多視角不一致答案：B解析：MLP傾向學習低頻函數(shù)，位置編碼將坐標映射到高頻，緩解低頻偏置。32.（多選）下列屬于VisionTransformer中“歸納偏置”較少的原因：A.無卷積局部性?B.無平移等變?C.參數(shù)共享僅出現(xiàn)在注意力?D.使用絕對位置編碼答案：A、B、C解析：ViT無局部連接與權重共享，歸納偏置弱；絕對位置編碼提供順序，但非主要因素。33.（計算）給定CLIP文本嵌入512維，圖像嵌入512維，批量大小32，計算余弦相似度矩