2025人工智能領域計算機視覺算法技術能力考核試卷及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.在YOLOv8中，若將輸入圖像分辨率從640×640提升到1280×1280，且保持anchorfree設計，下列哪項指標最可能顯著下降？A.參數(shù)量B.推理延遲C.小目標召回率D.類別置信度均值答案：B解析：分辨率翻倍帶來4倍像素，計算量與延遲近似平方增長；anchorfree對小目標更友好，召回率反而可能上升。2.VisionTransformer中，若將PatchEmbedding的stride從16改為8，則序列長度變化為：A.×0.5B.×1C.×2D.×4答案：D解析：stride減半→patch邊長減半→patch數(shù)量平方增長，序列長度變?yōu)?倍。3.使用CutMix數(shù)據(jù)增強時，若λ~Beta(1,1)采樣得0.7，則合成圖像損失函數(shù)權重應如何分配？A.原圖0.7，替換圖0.3B.原圖0.3，替換圖0.7C.均分0.5/0.5D.與λ無關答案：A解析：CutMix損失按面積比例加權，λ=0.7表示原圖保留70%區(qū)域。4.在MaskRCNN中，若RoIAlign輸出7×7，mask分支上采樣至28×28，則上采樣倍率為：A.2B.4C.8D.16答案：B解析：28/7=4，雙線性插值實現(xiàn)4倍上采樣。5.下列哪種方法最適合解決長尾分類中的“頭部類別過度自信”問題？A.FocalLossB.LDAMLossC.GumbelSoftmaxD.DropBlock答案：B解析：LDAM通過類別間隔重加權，抑制頭部過度自信，保持尾部判別性。6.在知識蒸餾中，若教師模型輸出softmax溫度τ=4，學生τ=1，則蒸餾損失權重通常應：A.固定1.0B.隨τ增大而減小C.隨τ增大而增大D.與τ無關答案：C解析：高溫下softmax分布更平滑，需提供更大權重才能傳遞暗知識。7.當使用混合精度訓練時，下列哪項操作最易導致梯度下溢？A.Lossscale放大128倍B.權重mastercopy保持FP32C.梯度L2范數(shù)裁剪D.自動lossscale更新間隔過大答案：D解析：間隔過大時，scale未能及時下調，微小梯度乘大scale后仍可能下溢。8.在DeepLabv3+中，若output_stride=16，則ASPP模塊中rate=24的空洞卷積實際感受野為：A.24×24B.49×49C.97×97D.193×193答案：B解析：rate=r的k×k卷積感受野為r×(k1)+k，3×3卷積即24×2+3=51，但ASPP采用級聯(lián)，等效49×49。9.當使用TorchScript導出模型時，若模型中包含grid_sample且align_corners=True，則導出后推理結果差異最可能來自：A.半精度轉換B.算子版本差異C.坐標歸一化方式D.BatchNorm折疊答案：C解析：align_corners=True時，PyTorch與ONNX對邊緣像素坐標解釋不同，導致1e3級誤差。10.在自監(jiān)督學習MoCov3中，若queuesize從65536減至4096，則最可能出現(xiàn)的現(xiàn)象是：A.訓練速度下降B.負樣本多樣性降低C.鍵編碼器更新頻率降低D.對比損失收斂值升高答案：B解析：隊列減小→負樣本減少→多樣性下降，可能降低表征質量。二、多項選擇題（每題3分，共15分，多選少選均不得分）11.關于Transformer位置編碼，下列說法正確的是：A.絕對位置編碼可外推到更長序列B.相對位置編碼在圖像任務中可退化為2D形式C.RoPE旋轉編碼具備遠程衰減特性D.去掉位置編碼后，純注意力在圖像分類任務精度下降<0.5%答案：B、C解析：A絕對編碼外推困難；D在ImageNet掉點>2%；B、C為近年共識。12.下列哪些trick可有效提升小目標檢測AP？A.復制粘貼小目標到同一張圖像B.使用FPN時增加P2層C.將NMS閾值從0.5提至0.7D.在Anchorfree中減小objectness閾值答案：A、B解析：A增加小目標樣本；B利用高分辨率特征；C、D會引入更多假陽。13.關于BatchNorm折疊（folding）推理優(yōu)化，正確的是：A.可完全消除BN層額外延遲B.需重新計算卷積權重與偏置C.訓練與測試模式必須一致D.對GroupNorm無效答案：A、B、D解析：C只需測試模式統(tǒng)計量，訓練模式無關。14.在3D視覺中，PointNet++使用球查詢（ballquery）相對KNN的優(yōu)勢包括：A.保證鄰域點數(shù)量固定B.對點云密度變化魯棒C.計算量更低D.支持可變半徑答案：B、D解析：A是KNN特點；C球查詢需半徑搜索，計算更高。15.當使用TensorRTINT8校準時，可能導致mAP下降的因素有：A.校準集不足500張B.采用熵校準而非最小化KL散度C.網(wǎng)絡尾部包含GELU激活D.權重分布呈雙峰且峰值間隔>3σ答案：A、D解析：A樣本不足導致統(tǒng)計偏移；D雙峰分布使量化誤差大；B、C影響較小。三、填空題（每空2分，共20分）16.在SwinTransformer中，若輸入圖像224×224，patchsize=4，windowsize=7，則stage3的shiftedwindowattention中，mask形狀為________。答案：[49,49]解析：窗口內token數(shù)7×7=49，mask為49×49矩陣，用于屏蔽跨窗連接。17.當使用GradCAM可視化時，若目標類別置信度為0.8，ReLU后特征圖最大值為負，則歸因圖全為________。答案：0解析：ReLU抑制負值，無正梯度→歸因圖全零。18.在CenterNet中，若heatmap峰值響應為1，高斯核σ=2，則距離峰值點________像素處響應值降至0.5。答案：1.665解析：高斯函數(shù)exp(x2/2σ2)=0.5→x=σ√(2ln2)=2×0.832≈1.665。19.使用RandAugment時，若N=2，M=9，則最多可產(chǎn)生________種不同增強組合。答案：14×14=196解析：14種變換，可重復選2次，有序組合142。20.在知識蒸餾中，若教師logitsz_t=[1,4,2]，學生z_s=[0,3,1]，溫度τ=2，則蒸餾損失中softmax(q_t)的第二維為________（保留3位小數(shù)）。答案：0.843解析：q_t=exp([0.5,2,1])/sum=[0.186,1.353,0.368]/1.907→0.186/1.907≈0.843。21.當使用DeepSpeedZeroInfinity優(yōu)化器，若模型參數(shù)量為80GB，GPU內存共32GB，則理論上最少需要________張GPU才能加載。答案：3解析：80/32=2.5→向上取整3。22.在DETR中，若decoderlayer=6，objectquery=100，則一次前向共產(chǎn)生________個預測框。答案：600解析：每層輸出100框，6層獨立預測。23.使用FocalLoss時，若γ=2，樣本易分類概率p=0.9，則其損失權重相對CE縮小為________倍。答案：0.01解析：(1p)^γ=0.12=0.01。24.在圖像分割任務中，若DiceLoss與CrossEntropyLoss線性組合，權重分別為0.5，則總損失對背景像素梯度是CE的________倍。答案：0.5解析：Dice對背景梯度為0，僅CE貢獻。25.當使用Torch.fx進行符號追蹤時，若模型包含datadependent控制流（如iftensor.sum()>0），則追蹤會________。答案：報錯或中斷解析：fx無法靜態(tài)分析動態(tài)控制流。四、判斷題（每題1分，共10分，正確寫“√”，錯誤寫“×”）26.DeiT通過引入distillationtoken，可在無ImageNet預訓練情況下超越EfficientNet。答案：√解析：DeiT利用教師蒸餾，從零訓練達到EfficientNet精度。27.在YOLO系列中，CIoU損失同時考慮中心點距離、重疊面積與長寬比。答案：√解析：CIoU=IoUρ2/c2αv，三項俱全。28.使用MixUp時，標簽平滑參數(shù)ε與混合系數(shù)λ無關。答案：×解析：MixUp標簽為λy1+(1λ)y2，ε隱含在λ中。29.在3DCNN中，使用(2+1)D分解總能減少FLOPs。答案：×解析：當時間核尺寸=1時，分解反而增加開銷。30.在自監(jiān)督SimSiam中，stopgradient操作等效于對比學習中的負樣本隊列。答案：√解析：stopgradient防止模型崩潰，作用類似負樣本排斥。31.使用AutoAugment時，若數(shù)據(jù)集為灰度圖，則顏色扭曲子策略會自動失效。答案：×解析：需手動過濾，AutoAugment無灰度感知。32.在TensorRT中，INT8量化支持perchannel縮放時，卷積權重通道數(shù)必須與輸出通道數(shù)一致。答案：√解析：perchannelscale維度=輸出通道。33.在ViT中去掉clstoken，改用全局平均池化，ImageNet精度通常下降<0.1%。答案：×解析：掉點約0.5~1%。34.使用StochasticDepth時，線性衰減生存概率可提升最終精度。答案：√解析：線性衰減優(yōu)于固定概率。35.在CenterNet中，若將高斯核σ設為0，則等價于普通heatmap回歸。答案：×解析：σ=0導致除零，訓練無法收斂。五、簡答題（每題8分，共24分）36.描述如何在Detectron2框架中新增一種自定義Backbone，并給出關鍵代碼片段與注冊機制解釋。答案：步驟：1)繼承Backbone基類，實現(xiàn)forward返回dict{tensor_name:feature}。2)使用@BACKBONES.register()裝飾器注冊。3)在yaml配置中指定MODEL.BACKBONE.NAME="MyBackbone"。關鍵代碼：```pythonfromdetectron2.modelingimportBACKBONES,Backboneimporttorch.nnasnn@BACKBONES.register()classMyBackbone(Backbone):def__init__(self,cfg):super().__init__()self.conv=nn.Conv2d(3,64,3,2,1)self._out_features=["res2"]self._out_feature_channels={"res2":64}self._out_feature_strides={"res2":2}defforward(self,x):x=self.conv(x)return{"res2":x}```解析：注冊機制利用全局字典保存名稱→類映射，構建模型時通過配置反查并實例化。37.解釋為何在自監(jiān)督MAE中，maskratio高達75%仍能有效學習，并給出兩種可能的失效場景。答案：原因：1)視覺信號高度冗余，75%缺失仍可由剩余25%推斷；2)Transformer具備長程建模能力，可整合全局上下文；3)高mask比增加任務難度，防止低層捷徑。失效場景：1)數(shù)據(jù)集圖像幾乎無重復結構，如隨機噪聲圖；2)下游任務需高頻細節(jié)（醫(yī)學影像微鈣化點檢測），預訓練丟失關鍵信息。38.闡述在邊緣設備部署輕量化模型時，為何“剪枝后量化”優(yōu)于“量化后剪枝”，并給出實驗數(shù)據(jù)支撐。答案：剪枝后量化：稀疏結構已固定，量化時權重分布峰度降低，scale因子更穩(wěn)定；實驗表明，在ARMCortexA76上，MobileNetV3剪枝80%通道后INT8量化，Top1僅掉0.3%，而先量化后剪枝掉1.8%，因剪枝破壞量化尺度，需重新校準，誤差累積。六、編程與計算題（共41分）39.（10分）給定輸入特征圖X∈?^(1×3×32×32)，卷積核K∈?^(16×3×3×3)，stride=2，padding=1，dilation=1。1)計算輸出尺寸H_out、W_out；2)寫出PyTorch代碼實現(xiàn)，并打印輸出形狀；3)若使用深度可分離卷積，參數(shù)量減少多少百分比？答案：1)H_out=(32+2×13)/2+1=162)代碼：```pythonimporttorch.nnasnnx=torch.rand(1,3,32,32)conv=nn.Conv2d(3,16,3,2,1)print(conv(x).shape)torch.Size([1,16,16,16])```3)普通卷積參數(shù)量：16×3×3×3=432深度可分離：depthwise3×3×3=27，pointwise1×1×3×16=48，合計75減少百分比：(43275)/432≈82.6%40.（15分）實現(xiàn)一個簡化版FocalLoss，支持多分類，要求：輸入logits與target（LongTensor）；支持α平衡與γ聚焦；使用numericalstable方式；返回標量損失。并給出梯度檢查通過截圖（文字描述）。答案：```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,alpha=1,gamma=2,reduction='mean'):super().__init__()self.alpha=alphaself.gamma=gammaself.reduction=reductiondefforward(self,logits,target):ce=F.cross_entropy(logits,target,reduction='none')p=torch.exp(ce)loss=self.alpha(1p)self.gammaceifself.reduction=='mean':returnloss.mean()returnloss梯度檢查logits=torch.randn(8,10,requires_grad=True)target=torch.randint(0,10,(8,))loss=FocalLoss()(logits,target)loss.backward()assertlogits.gradisnotNoneandnottorch.isnan(logits.grad)