2025人工智能領(lǐng)域計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法技術(shù)認(rèn)證水平考核試卷及答案一、單選題（每題2分，共20分）1.在YOLOv8中，若將輸入圖像從640×640放大到1280×1280，且保持anchorfree設(shè)計(jì)，理論上mAP提升最可能來(lái)源于下列哪一項(xiàng)？A.更大的感受野B.更高的正樣本數(shù)量C.更密集的網(wǎng)格帶來(lái)更高空間分辨率D.更深的Backbone答案：C解析：YOLOv8采用anchorfree的decoupledhead，放大輸入后網(wǎng)格數(shù)成倍增加，每個(gè)位置負(fù)責(zé)更小的區(qū)域，空間分辨率提升直接降低定位誤差，mAP提升主要來(lái)源于此。感受野與Backbone深度不變，正樣本數(shù)量雖略增但非主因。2.使用VisionTransformer做實(shí)例分割時(shí)，若將原圖16×16分塊改為8×8分塊，模型參數(shù)量變化為：A.線性增長(zhǎng)至2倍B.平方增長(zhǎng)至4倍C.基本不變，僅Embedding層線性增長(zhǎng)D.下降至1/2答案：C解析：ViT參數(shù)量集中在TransformerBlock，與塊數(shù)無(wú)關(guān)；僅PatchEmbedding層線性增長(zhǎng)（塊數(shù)×4），其余不變，故整體參數(shù)量幾乎不變。3.在自監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)MoCov3中，以下哪項(xiàng)改進(jìn)最直接解決了訓(xùn)練崩潰（collapse）問(wèn)題？A.引入預(yù)測(cè)頭PredictorB.使用對(duì)稱交叉熵C.梯度停止（stopgradient）D.增加負(fù)樣本隊(duì)列長(zhǎng)度答案：C解析：MoCov3在孿生網(wǎng)絡(luò)兩支路均加stopgradient，阻斷梯度循環(huán)，避免模型退化為常數(shù)輸出，直接抑制崩潰。預(yù)測(cè)頭與對(duì)稱損失為BYOL手段，隊(duì)列長(zhǎng)度與負(fù)樣本豐富度相關(guān)，非崩潰主因。4.將ConvNeXtTiny用于邊緣設(shè)備INT8量化后，實(shí)測(cè)延遲反而上升，最可能原因是：A.權(quán)重量化誤差大B.激活值分布離群點(diǎn)多導(dǎo)致量化尺度小C.深度可分離卷積在INT8下未優(yōu)化D.緩存未對(duì)齊答案：B解析：ConvNeXt大量使用GELU與LayerNorm，激活分布長(zhǎng)尾嚴(yán)重，INT8量化尺度被極端值壓縮，量化誤差增大，需更多回退至FP16，延遲反而上升。權(quán)重量化誤差通常小于激活。5.在CenterNet中，若heatmap分支使用FocalLoss且α=2，β=4，當(dāng)某真值中心點(diǎn)高斯核內(nèi)某位置預(yù)測(cè)概率為0.1，則該位置FocalLoss值為：A.0.81B.1.24C.2.07D.2.56答案：C解析：FocalLoss=?(1?p)^α·log(p)·(1?y)^β，y=1，p=0.1，代入得?(0.9)^2·log(0.1)=?0.81×(?2.3026)=2.07。6.使用RANSAC估計(jì)單應(yīng)矩陣時(shí)，若內(nèi)點(diǎn)率僅10%，欲以99%置信度得到正確模型，至少需迭代：A.438B.658C.1157D.2302答案：D解析：k=log(1?0.99)/log(1?0.1^4)=log(0.01)/log(0.9999)≈2302，4點(diǎn)估計(jì)單應(yīng)。7.在DINOv2自監(jiān)督訓(xùn)練中，若globalcrop與localcrop尺寸比為1:0.3，則localcrop面積占原圖比例約為：A.9%B.15%C.30%D.45%答案：A解析：面積比為尺寸比的平方，0.3^2=0.09。8.將EfficientDetD0的BiFPN通道數(shù)從64減至32，模型FLOPs下降約：A.25%B.35%C.50%D.75%答案：C解析：BiFPN占總FLOPs約60%，通道減半則計(jì)算量降至1/4，整體FLOPs≈0.6×0.25+0.4≈0.55，下降約45%，最接近50%。9.在StableDiffusionv2中，將crossattention層替換為memoryefficientflashattention，峰值顯存下降主要因?yàn)椋篈.激活值不再存完整QK^T矩陣B.權(quán)重被壓縮至INT4C.文本編碼器剪枝D.VAE解碼步數(shù)減少答案：A解析：Flashattention通過(guò)分塊softmax，無(wú)需實(shí)例化N×Nattention矩陣，顯存從O(N^2)降至O(N)。10.使用TensorRT8.6部署RTDETR，若將FP16改為INT8，mAP下降0.8%，為恢復(fù)精度，最佳策略是：A.重新訓(xùn)練INT8awareQATB.插入更多Transformer層C.提升輸入分辨率D.使用混合精度FP16+INT8答案：A解析：INT8aware量化感知訓(xùn)練（QAT）可在訓(xùn)練階段模擬量化誤差，微調(diào)權(quán)重，通?？赏耆?.8%mAP。其余方案代價(jià)高且收益不確定。二、多選題（每題3分，共15分，多選少選均不得分）11.關(guān)于Mask2Former以下說(shuō)法正確的是：A.使用maskedattention強(qiáng)制每個(gè)query僅關(guān)注高置信度區(qū)域B.訓(xùn)練時(shí)采用deepsupervision，在解碼器每一層都計(jì)算lossC.移除positionalembedding后，全景分割PQ下降超過(guò)3%D.將Transformer解碼器層數(shù)從6減至3，參數(shù)量下降約50%答案：ABC解析：Amaskedattention為Mask2Former核心；Bdeepsupervision加速收斂；C實(shí)驗(yàn)表明移除posembedPQ降3.2%；D解碼器參數(shù)量?jī)H占30%，減層下降不足50%。12.以下哪些技術(shù)可直接提升ViT在小數(shù)據(jù)集（<10k）上的精度：A.使用3×3卷積替代前兩層patchembedC.引入相對(duì)位置編碼D.增加dropout至0.5E.采用SAM優(yōu)化器答案：AC解析：卷積stem與相對(duì)位置編碼均可增強(qiáng)歸納偏置；高dropout反而欠擬合；SAM優(yōu)化器需大數(shù)據(jù)。13.關(guān)于ConvNeXt與SwinT在ImageNet1k上訓(xùn)練120epoch，以下指標(biāo)可能成立的是：A.ConvNeXtTtop182.1%，吞吐量高于SwinT15%B.SwinTtop181.3%，顯存占用比ConvNeXtT低10%C.兩者使用相同數(shù)據(jù)增廣時(shí)，ConvNeXtT魯棒性指標(biāo)mCE更低D.將ConvNeXtT的GELU換成ReLU，top1下降0.3%答案：ACD解析：ConvNeXt純卷積，吞吐量高；SwinT顯存因windowattention緩存反而高；ConvNeXt魯棒性更優(yōu)；GELU換ReLU輕微下降。14.在3D視覺(jué)中，使用NeRF渲染時(shí)，以下哪些做法可減少走樣（aliasing）：A.位置編碼頻率退火B(yǎng).分層采樣（hierarchicalsampling）C.使用conetracing近似D.增加MLP寬度答案：ABC解析：頻率退火與conetracing均抗鋸齒；分層采樣改善細(xì)節(jié)；MLP寬度無(wú)關(guān)走樣。15.部署YOLOv8nano至RK3588NPU時(shí)，以下哪些算子可能導(dǎo)致回退到CPU：A.SiLU激活B.最近鄰上采樣C.5×5深度可分離卷積D.Slice+Concat組合答案：AD解析：RK3588NPU原生不支持SiLU，需替換為ReLU或表查找；Slice+Concat動(dòng)態(tài)shape易回退；上采樣與dwconv已支持。三、判斷題（每題1分，共10分，正確請(qǐng)寫(xiě)“T”，錯(cuò)誤寫(xiě)“F”）16.DeiT使用知識(shí)蒸餾時(shí)，蒸餾token與classtoken共享相同positionalembedding。答案：T解析：DeiT僅引入額外蒸餾token，posembed與classtoken一致。17.在DETR中，將decoderquery數(shù)從100增至500，一定會(huì)提升小目標(biāo)檢測(cè)召回率。答案：F解析：query增加可能冗余，若無(wú)匹配策略改進(jìn)，反而降低訓(xùn)練穩(wěn)定性，小目標(biāo)召回未必提升。18.使用CutMix增廣時(shí)，若混合區(qū)域比例λ=0.5，則圖像級(jí)標(biāo)簽也嚴(yán)格按0.5+0.5組合。答案：F解析：CutMix標(biāo)簽按像素面積比例線性插值，但λ為區(qū)域比例，非嚴(yán)格0.5+0.5，需按實(shí)際掩碼面積計(jì)算。19.在StableDiffusion中，將UNet通道數(shù)翻倍，采樣步數(shù)可減半而保持同等FID。答案：T解析：更大UNet降低每步誤差，實(shí)驗(yàn)表明步數(shù)減半FID持平。20.ConvNeXt采用invertedbottleneck后，MACs比標(biāo)準(zhǔn)bottleneck下降。答案：F解析：invertedbottleneck先升維后降維，MACs反而略增，但精度更高。21.使用RGBD相機(jī)時(shí)，深度圖配準(zhǔn)到彩色圖的過(guò)程稱為extrinsiccalibration。答案：T解析：深度到RGB對(duì)齊需外參標(biāo)定。22.在MMPose中，SimCC將關(guān)鍵點(diǎn)回歸轉(zhuǎn)化為分類(lèi)任務(wù)，因此無(wú)法獲得亞像素精度。答案：F解析：SimCC使用1D分類(lèi)+softargmax，仍可亞像素。23.將EfficientNet的SE模塊替換為ECA，模型參數(shù)幾乎不變，但GPU延遲下降。答案：T解析：ECA無(wú)全連接，參數(shù)量可忽略，且并行度高，延遲下降。24.使用TensorRT的DLA核心時(shí)，INT8量化必須同時(shí)啟用QAT才能運(yùn)行。答案：F解析：DLA支持PTQ量化，無(wú)需QAT。25.在3D檢測(cè)中，PointPillar將點(diǎn)云轉(zhuǎn)為BEV偽圖像，因此無(wú)法估計(jì)目標(biāo)高度。答案：F解析：PointPillar在pillar內(nèi)保留z維特征，可回歸高度。四、填空題（每空2分，共20分）26.在YOLOv8的C2f模塊中，Bottleneck的shortcut分支使用________卷積進(jìn)行降維，以減少參數(shù)量。答案：1×127.SwinTransformer的windowattention將特征圖劃分為不重疊的________×________窗口，計(jì)算復(fù)雜度從O(N^2)降至O(________)。答案：77(M^2)·N28.使用RandAugment時(shí)，若圖像尺寸為224×224，默認(rèn)最大幅度為_(kāi)_______，若手動(dòng)設(shè)為20，則幅度參數(shù)為_(kāi)_______。答案：102029.在NeRF的positionalencoding中，對(duì)于3D坐標(biāo)，若采用10級(jí)頻率，則編碼后維度為_(kāi)_______。答案：63（3+3×2×10）30.將EfficientNetB0的寬度系數(shù)從1.0調(diào)至1.2，深度系數(shù)保持1.0，則模型FLOPs約增加________%。答案：44（1.2^2≈1.44）31.使用OpenCV的cv2.remap進(jìn)行畸變校正時(shí)，需提供________圖與________圖，其數(shù)據(jù)類(lèi)型均為_(kāi)_______。答案：map1map2CV_32FC1或CV_16SC232.在MMPose的SimCC中，若輸入分辨率為256×192，關(guān)鍵點(diǎn)x方向劃分1024個(gè)bin，則理論定位精度可達(dá)________像素。答案：0.25（256/1024）33.使用TensorRT的INT8校準(zhǔn)器EntropyCalibrator2時(shí)，校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集建議樣本數(shù)為_(kāi)_______。答案：500–100034.在DINOv2自監(jiān)督訓(xùn)練中，教師模型更新采用________平均，動(dòng)量系數(shù)通常設(shè)為_(kāi)_______。答案：exponentialmoving0.99635.將RTDETR的encoder層數(shù)從6減至3，decoder層數(shù)保持6，則模型參數(shù)量下降約________%。答案：25（encoder占約50%，減層下降一半，即25%）五、簡(jiǎn)答題（每題8分，共24分）36.描述ConvNeXt如何通過(guò)“現(xiàn)代化”ResNet逐步獲得與Swin相當(dāng)?shù)木?，并給出關(guān)鍵改動(dòng)及消融實(shí)驗(yàn)結(jié)論。答案：1.訓(xùn)練策略：將ResNet50從90epoch提升至300epoch，使用AdamW、RandAugment、EMA、LabelSmoothing，top1由76.1%→78.8%。2.宏觀設(shè)計(jì)：將stem7×7stride2替換為4×4stride4卷積，downsample由conv3×3stride2改為L(zhǎng)ayerNorm+2×2conv，提升0.6%。3.ResNeXt化：將Bottleneck改為depthwise+1×1升維，group=1，寬度由64→96，提升0.5%。4.Invertedbottleneck：先升維后降維，減少信息壓縮，提升0.4%。5.大核卷積：將3×3dw改為7×7dw，提升1.0%，但延遲僅增3%。6.微觀設(shè)計(jì)：將ReLU→GELU，將BN→LN，將下采樣后置，提升0.4%。最終ConvNeXtT在ImageNet1k82.1%，與SwinT持平，吞吐量提高15%，參數(shù)量與FLOPs相近。消融表明大核與LN貢獻(xiàn)最大。37.說(shuō)明StableDiffusion使用ClassifierFreeGuidance（CFG）時(shí)的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，并解釋為何guidancescale>1可提升圖像文本對(duì)齊。答案：設(shè)條件擴(kuò)散模型εθ(xt,t,c)，無(wú)條件模型εθ(xt,t,?)，CFG預(yù)測(cè)：ε?=εθ(xt,t,?)+s·(εθ(xt,t,c)?εθ(xt,t,?))其中s為guidancescale。推導(dǎo)：1.條件得分?xlogp(x|c)≈?(1/√(1?α?t))·εθ(xt,t,c)2.無(wú)條件得分?xlogp(x)≈?(1/√(1?α?t))·εθ(xt,t,?)3.根據(jù)貝葉斯規(guī)則，?xlogp(x|c)=?xlogp(x)+?xlogp(c|x)??xlogp(c|x)≈(1/√(1?α?t))·(εθ(xt,t,?)?εθ(xt,t,c))4.放大分類(lèi)器得分：?xlogp(x|c)≈?xlogp(x)+s·?xlogp(c|x)?得ε?公式。當(dāng)s>1，文本條件梯度被放大，采樣過(guò)程更偏向高似然區(qū)域，文本圖像對(duì)齊度提升，但s過(guò)大（>20）會(huì)導(dǎo)致飽和與過(guò)曝。38.給出一種在邊緣端實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的“人物交互檢測(cè)”（HOI）輕量化方案，含模型選擇、蒸餾、量化及部署細(xì)節(jié)，并說(shuō)明如何維持mAP>30。答案：1.模型：選擇PPHumanV2+輕量HOIhead，Backbone用PPLCNet1x（1.5M），neck接FPN，HOIhead為單階段，人、物、交互三元組共享query，共100query。2.訓(xùn)練：在HICODET訓(xùn)練集上訓(xùn)練60epoch，使用SyncBN、CosineLR、RandomFlip、ColorJitter。3.蒸餾：以PPYOLOE+X為教師，人、物檢測(cè)分支采用FeatureMimic，交互分支采用RelationDistill，溫度T=4，權(quán)重0.5，學(xué)生mAP由28.4%→31.2%。4.量化：使用PaddleSlimPTQ，校準(zhǔn)集2000張，激活量化粒度為perchannel，INT8后mAP30.7%，延遲CPU55ms→25ms。5.部署：轉(zhuǎn)換至PaddleLite，開(kāi)啟MemoryOptimize與FP16+INT8混合，ARMA76單線程，輸入320×320，峰值內(nèi)存<150MB，F(xiàn)PS=40，mAP=30.7%，滿足>30要求。六、編程題（11分）39.閱讀下列PyTorch代碼片段，補(bǔ)全缺失部分，實(shí)現(xiàn)“可變形卷積v2（DCNv2）”前向與反向梯度檢查，要求支持FP16與梯度回傳。```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorchvision.opsimportDeformConv2dclassDCNv2(nn.Module):def__init__(self,c1,c2,k=3,s=1,p=1,g=1):super().__init__()self.conv_offset=nn.Conv2d(c1,2kk,k,