2025年人工智能工程技術(shù)師計(jì)算機(jī)視覺試題及答案一、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)，下列哪一項(xiàng)最可能顯著增加？A.正樣本數(shù)量B.負(fù)樣本數(shù)量C.回歸分支的參數(shù)量D.NMS后處理耗時(shí)答案：D解析：分辨率翻倍后，預(yù)測(cè)框數(shù)量呈平方增長，NMS需比較更多框，耗時(shí)顯著上升；YOLOv8已取消anchor，正樣本由中心度動(dòng)態(tài)分配，數(shù)量不會(huì)線性增加。2.使用MobileNetV3Small作為backbone時(shí)，若將SE模塊全部移除，在ImageNet上的Top1準(zhǔn)確率大約下降：A.0.2%B.1.5%C.3.8%D.6.1%答案：C解析：官方消融實(shí)驗(yàn)顯示，SE對(duì)MobileNetV3Small貢獻(xiàn)約3.8%，移除后精度損失與通道縮減系數(shù)直接相關(guān)。3.在雙目立體匹配中，采用Census變換+Hamming距離計(jì)算匹配代價(jià)，其最主要優(yōu)勢(shì)是：A.對(duì)曝光差異魯棒B.支持亞像素精度C.可利用GPU并行D.對(duì)弱紋理區(qū)域敏感答案：A解析：Census為相對(duì)序編碼，對(duì)光照線性變化不敏感，因而在左右相機(jī)曝光不一致時(shí)仍穩(wěn)定。4.將VisionTransformer的PatchSize從16改為8，若保持模型層數(shù)不變，則序列長度與FLOPs的變化關(guān)系為：A.長度×2，F(xiàn)LOPs×2B.長度×4，F(xiàn)LOPs×4C.長度×4，F(xiàn)LOPs×8D.長度×4，F(xiàn)LOPs×16答案：C解析：序列長度與像素?cái)?shù)成正比(4×)，自注意力FLOPs與序列長度平方成正比，故總FLOPs≈42=16倍，但線性投影層僅與序列長度線性相關(guān)，綜合約8倍。5.在CenterNet中，若heatmap分支的σ固定為2.0，而將目標(biāo)高斯核半徑從自適應(yīng)R改為固定R=4，對(duì)遠(yuǎn)距離小目標(biāo)的召回率影響：A.提升B.降低C.不變D.先升后降答案：B解析：固定小半徑導(dǎo)致高斯覆蓋不足，遠(yuǎn)距離目標(biāo)中心點(diǎn)熱值過低，易被漏檢。6.使用MixUp增強(qiáng)時(shí)，若α=β=0.2，則兩張圖像按lambda混合，其標(biāo)簽向量應(yīng)：A.直接取lambda與1lambda的硬標(biāo)簽B.采用softlabel并加權(quán)交叉熵C.只保留lambda>0.5的類別D.強(qiáng)制onehot后再平滑答案：B解析：MixUp產(chǎn)生連續(xù)分布標(biāo)簽，需用交叉熵對(duì)軟標(biāo)簽求梯度，否則等價(jià)于錯(cuò)誤監(jiān)督。7.在TensorRT中，若某INT8量化層出現(xiàn)poweroftwoscale，則其權(quán)重縮放因子必須是：A.2^7B.2^4C.2^0D.任意2^k答案：D解析：TensorRT允許任意2^k作為縮放因子，硬件通過位移實(shí)現(xiàn)，無需乘法。8.將BatchNorm替換為GroupNorm（group=32）后，下列哪種batchsize最可能訓(xùn)練失敗？A.1B.8C.32D.128答案：A解析：GroupNorm在batch=1時(shí)依然穩(wěn)定，但batch=1且group=32時(shí)若通道數(shù)<32，則group內(nèi)無足夠通道，統(tǒng)計(jì)量退化，訓(xùn)練崩潰。9.在Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)中，將四張圖拼成一張，若保持原圖分辨率不變，則單張圖像有效感受野：A.縮小一半B.不變C.擴(kuò)大一倍D.擴(kuò)大四倍答案：C解析：網(wǎng)絡(luò)輸入等效視野擴(kuò)大兩倍（寬高各×2），故感受野約擴(kuò)大一倍。10.使用RandAugment時(shí)，若Magnitude=10，則下列哪種變換幅度絕對(duì)值最大？A.旋轉(zhuǎn)B.色度C.銳度D.對(duì)比度答案：A解析：旋轉(zhuǎn)幅度在RandAugment中可至30°，遠(yuǎn)高于色度±0.2、銳度0.9~1.1、對(duì)比度0.6~1.4。二、多選題（每題3分，共15分，多選少選均不得分）11.關(guān)于DeiT（DataEfficientImageTransformer）的蒸餾策略，下列說法正確的是：A.使用softtoken蒸餾B.教師模型為RegNetY16GFC.學(xué)生無distillationtoken仍可收斂D.蒸餾損失權(quán)重隨epoch衰減答案：A、B解析：DeiT引入distillationtoken，教師用RegNetY16GF；無token時(shí)精度下降約0.5%；蒸餾權(quán)重固定0.5，不衰減。12.在FP16訓(xùn)練中出現(xiàn)lossscale=65536仍梯度下溢，可采?。篈.啟用BF16B.動(dòng)態(tài)lossscaling上限調(diào)至2^24C.改用FP32BND.梯度裁剪范數(shù)減半答案：A、B、C解析：BF16動(dòng)態(tài)范圍與FP32一致；動(dòng)態(tài)scaling上限提高可繼續(xù)放大；FP32BN避免累積下溢；裁剪范數(shù)與下溢無關(guān)。13.關(guān)于MaskRCNN的RoIAlign，下列說法正確的是：A.雙線性插值采樣點(diǎn)可學(xué)習(xí)B.對(duì)齊方式消除量化誤差C.反向傳播時(shí)梯度可傳至亞像素坐標(biāo)D.采樣點(diǎn)數(shù)量與poolsize平方成正比答案：B、C、D解析：采樣點(diǎn)坐標(biāo)固定，不可學(xué)習(xí)；其余三項(xiàng)均正確。14.在知識(shí)蒸餾中，若教師為Ensembleof3models，學(xué)生為Singlemodel，下列技巧可提升KD效果：A.對(duì)教師logits做溫度平滑B.引入featuremap蒸餾C.教師預(yù)測(cè)做majorityvote后蒸餾D.使用不同溫度分別蒸餾每個(gè)教師答案：A、B、D解析：majorityvote后信息熵降低，蒸餾信號(hào)變?nèi)?；分別蒸餾可保留多樣性。15.在自動(dòng)駕駛視覺感知中，使用多相機(jī)BEVFormer時(shí)，為減少crossviewoverlap歧義，可：A.引入cameraawarepositionalembeddingB.在BEVquery初始化時(shí)加入cameraintrinsicsC.對(duì)重疊區(qū)域query做nonmaximumsuppressionD.采用deformableattention限定感受野答案：A、B、D解析：NMS在query層不可微，無法端到端；其余三項(xiàng)均有效。三、填空題（每空2分，共20分）16.在SwinTransformer中，連續(xù)兩個(gè)ShiftedWindowAttention層構(gòu)成一個(gè)________，其作用是使跨窗口信息在________次注意力內(nèi)交互。答案：SwinTransformerBlock；兩解析：先常規(guī)窗口，后shifted窗口，兩次即可覆蓋全局。17.使用FocalLoss時(shí)，若γ=2，α=0.25，則當(dāng)pt=0.1時(shí)，相對(duì)CE的權(quán)重放大倍數(shù)為________。答案：≈28.1解析：(1pt)^γ=0.9^2=0.81，αt=0.25，F(xiàn)L權(quán)重=0.25×0.81/0.1=2.025，CE權(quán)重=1，放大2.025/0.1≈20.25，再考慮pt=0.1時(shí)CE梯度1/pt=10，綜合≈28.1。18.在TensorFlowLite中，若使用UINT8量化，則zeropoint為135，scale=0.047，則浮點(diǎn)值0.5對(duì)應(yīng)的量化值為________。答案：124解析：q=round(0.5/0.047+135)=round(10.64+135)=124。19.將EfficientNetB0的resolution從224提升到384，若保持深度與寬度不變，則理論FLOPs增加倍數(shù)為________。答案：≈2.94解析：FLOPs∝resolution2，(384/224)2≈2.94。20.在CenterTrack中，若上一幀heatmap最大響應(yīng)置信度為0.6，當(dāng)前幀為0.8，則兩幀關(guān)聯(lián)的cost矩陣中，該目標(biāo)對(duì)應(yīng)項(xiàng)默認(rèn)cost=________。答案：0.8解析：CenterTrack采用負(fù)置信度作為cost，越低越可能匹配。21.使用RandLANet時(shí)，若采樣率保持0.25，點(diǎn)云從8192降采樣至________點(diǎn)進(jìn)入局部特征聚合模塊。答案：2048解析：8192×0.25=2048。22.在PPYOLOE中，將anchorfree的assign方式從ATSS改為OTA，若訓(xùn)練集小目標(biāo)占比提升，則正樣本候選框數(shù)量將________。答案：增加解析：OTA采用動(dòng)態(tài)topk，小目標(biāo)增多時(shí)k增大。23.在DINO中，教師EMA更新公式θt←mθt+(1m)θs，若m=0.996，則學(xué)生權(quán)重需經(jīng)過約________次迭代才能覆蓋教師權(quán)重的90%。答案：575解析：1(1m)^k≥0.9?k≥ln(0.1)/ln(0.004)≈575。24.使用NCNN部署時(shí)，若某卷積層輸入通道為3，輸出通道為32，kernel=3×3，則該層理論MAC數(shù)為________。答案：2592解析：3×3×3×32=864，MAC=乘法+加法=864×2=1728，但NCNN將bias合并，MAC=864×3=2592（含im2col）。25.在Cityscapes上，若DeepLabV3Plus的outputstride=16，則ASPP模塊中3×3空洞卷積rate=________時(shí)理論感受野最大。答案：36解析：rate=24時(shí)RF=571，rate=36時(shí)RF=859，為最大可用rate。四、判斷題（每題1分，共10分，正確打“√”，錯(cuò)誤打“×”）26.VisionTransformer的位置編碼去掉后，模型在圖像分類任務(wù)上仍可收斂，但精度下降約3%。答案：√解析：實(shí)驗(yàn)表明可收斂，但缺絕對(duì)位置信息，精度下降。27.在YOLOv5中，使用SiLU激活函數(shù)相比Swish在CPU端推理延遲更低。答案：×解析：SiLU即Swish，僅命名不同，延遲一致。28.將BatchNorm的ε從1e5改為1e3可緩解FP16訓(xùn)練中的梯度爆炸問題。答案：×解析：ε增大反而使方差估計(jì)偏大，梯度更小，與爆炸無關(guān)。29.在MMDetection框架中，CascadeRCNN的IoU閾值逐級(jí)提升，可有效減少closefalsepositive。答案：√解析：逐級(jí)提高IoU閾值，使proposal質(zhì)量逐步提升。30.使用CutMix時(shí)，若lambda=0.5，則標(biāo)簽面積比例與像素面積比例嚴(yán)格相等。答案：√解析：CutMix按像素面積加權(quán)，嚴(yán)格相等。31.在PaddleClas中，將SE模塊放在Depthwise卷積之前可獲得更高精度。答案：×解析：官方實(shí)驗(yàn)表明放在之后更好，因可捕獲全局信息再激勵(lì)。32.在ONNX導(dǎo)出過程中，若模型包含GridSample算子，opset版本必須≥16。答案：√解析：GridSample在opset16才正式支持。33.將EfficientDetD0的BiFPN層數(shù)從3減至2，參數(shù)量下降約25%。答案：√解析：BiFPN占參數(shù)量大，減少一層約降25%。34.在FairMOT中，ReID分支采用128維嵌入比256維在MOTA上更高。答案：×解析：128維輕量但MOTA略低，256維更優(yōu)。35.使用RandAugment時(shí)，對(duì)醫(yī)學(xué)影像任務(wù)應(yīng)禁用rotate變換。答案：√解析：醫(yī)學(xué)影像方向敏感，rotate破壞語義。五、簡答題（每題8分，共24分）36.描述DeformableDETR中multiscaledeformableattention的計(jì)算流程，并說明為何其復(fù)雜度與像素?cái)?shù)呈線性而非平方關(guān)系。答案與解析：流程：1)對(duì)多尺度特征圖{Fl}，每個(gè)queryq生成3LK個(gè)偏移量Δp與權(quán)重A；2)采用雙線性插值在Fl上采樣LK個(gè)位置，無需遍歷全圖；3)加權(quán)求和得輸出。復(fù)雜度：采樣點(diǎn)數(shù)量LK為常數(shù)（通常4或8），與特征圖大小無關(guān)，故復(fù)雜度O(HW)而非O((HW)2)。37.給定一個(gè)已訓(xùn)練好的FP32語義分割模型，需在邊緣GPU上實(shí)現(xiàn)INT8量化，請(qǐng)列出完整校準(zhǔn)流程，并指出如何驗(yàn)證量化后mIoU下降<1%。答案與解析：流程：1)準(zhǔn)備500張代表性校準(zhǔn)圖（覆蓋所有類別）；2)使用TensorRT的entropy校準(zhǔn)器收集激活直方圖；3)生成校準(zhǔn)表，構(gòu)建INT8引擎；4)在驗(yàn)證集上運(yùn)行INT8引擎，計(jì)算mIoU；5)若下降>1%，采用QAT微調(diào)：加載FP32權(quán)重，插入FakeQuantize，訓(xùn)練10epoch，學(xué)習(xí)率1e4，再導(dǎo)出INT8。驗(yàn)證：對(duì)比FP32與INT8預(yù)測(cè)mask，逐類計(jì)算IoU，確保ΔmIoU<1%。38.說明BEVFormer中crossviewhybridattention的兩種注意力機(jī)制如何協(xié)同，并解釋為何在nuscenes上其NDS比LSS高2.5%。答案與解析：機(jī)制：1)ReferencePointsAttention：在BEV平面生成3D參考點(diǎn)，通過相機(jī)內(nèi)外參投影到多視圖圖像，采樣對(duì)應(yīng)特征；2)SpatialCrossAttention：在投影位置周圍采用deformableattention聚合多尺度圖像特征。協(xié)同：參考點(diǎn)提供幾何先驗(yàn)，crossattention自適應(yīng)學(xué)習(xí)局部相關(guān)性，減少遮擋與視差誤差。NDS提升：LSS采用liftsplat的1×1卷積累積深度分布，邊緣深度不準(zhǔn)；BEVFormer直接利用attention對(duì)齊，減少深度估計(jì)誤差，故mATE下降，NDS提升2.5%。六、編程題（共41分）39.（13分）請(qǐng)用PyTorch實(shí)現(xiàn)一個(gè)可微分的SoftNMS，要求：輸入：boxes(Tensor[N,4])、scores(Tensor[N])、sigma=0.5、iou_threshold=0.7、score_threshold=0.1。輸出：keep索引列表。答案：```pythonimporttorchdefsoft_nms(boxes,scores,sigma=0.5,iou_threshold=0.7,score_threshold=0.1):keep=[]idx=scores.argsort(descending=True)whileidx.numel()>0:i=idx[0]keep.append(i)ifidx.numel()==1:breakiou=box_iou(boxes[i].unsqueeze(0),boxes[idx[1:]])[0]weight=torch.exp((iouiou)/sigma)scores[idx[1:]]=scores[idx[1:]]weightidx=idx[1:]idx=idx[scores[idx]>score_threshold]returntorch.tensor(keep,dtype=torch.long)defbox_iou(a,b):area_a=(a[:,2]a[:,0])(a[:,3]a[:,1])area_b=(b[:,2]b[:,0])(b[:,3]b[:,1])inter_x1=torch.max(a[:,0].unsqueeze(1),b[:,0])inter_y1=torch.max(a[:,1].unsqueeze(1),b[:,1])inter_x2=torch.min(a[:,2].unsqueeze(1),b[:,2])inter_y2=torch.min(a[:,3].unsqueeze(1),b[:,3])inter_area=(inter_x2inter_x1).clamp(min=0)(inter_y2inter_y1).clamp(min=0)union=area_a.unsqueeze(1)+area_binter_areareturninter_area/union```解析：利用高斯權(quán)重衰減分?jǐn)?shù)，全程可微，支持端到端訓(xùn)練。40.（14分）閱讀下列ONNX模型片段，指出兩處冗余算子并給出等效簡化方案。片段：```%1=Conv(%input,%w1,%b1)%2=Relu(%1)%3=Conv(%2,%w2,%b2)%4=Relu(%3)%5=Add(%4,%input)residual%6=Relu(%5)```答案：冗余1：%2與%4的Relu可合并至卷積后，現(xiàn)代推理框架已支持Conv+Relu融合；冗余2：%6的Relu可與%5的Add融合為單一激活。簡化：```%1=Conv(%input,%w1,%b1)%2=Conv(%1,%w2,%b2)%3=Add(%2,%input)%4=Relu(%3)```解析：減少兩次內(nèi)存寫回，推理延遲下降約8%。41.（14分）給定一個(gè)自定義CUDA算子MyDeformConv，請(qǐng)補(bǔ)全下列Python綁定代碼，使其支持梯度反向傳播。提示：需實(shí)現(xiàn)grad_input、grad_weight、grad_bias。答案：```pythonimporttorchfromtorch.utils.cpp_extensionimportloaddeform_conv=load(name='my_deform_conv',sources=['my_deform_conv.cpp','my_deform_conv.cu'])classMyDeformConvFunction(torch.autograd.Function):@staticmethoddefforward(ctx,input,offset,weight,bias,stride,padding,dilation,groups,deformable_groups):output=deform_conv.forward(input,offset,weight,bias,stride,padding,dilation,groups,deformable_groups)ctx.save_for_backward(input,offset,weight,bias)ctx.stride,ctx.padding,ctx.dilation=