2025人工智能領(lǐng)域計算機(jī)視覺算法工程考核試卷及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.在YOLOv8中，若輸入圖像尺寸為640×640，主干網(wǎng)絡(luò)采用CSPDarknet53，則第3個C3模塊輸出的特征圖空間分辨率是A.80×80?B.40×40?C.20×20?D.10×10答案：B解析：CSPDarknet53每下采樣一次步長為2，第3個C3位于第3次下采樣后，640→320→160→80→40，故為40×40。2.使用RandAugment對ImageNet1k做數(shù)據(jù)增強(qiáng)時，若Magnitude=9，則“Rotate”操作的最大旋轉(zhuǎn)角度為A.30°?B.45°?C.60°?D.90°答案：C解析：RandAugment的Rotate幅度線性映射到0–60°，Magnitude=9對應(yīng)60°。3.在VisionTransformer中，位置編碼采用二維sincos編碼，其頻率基向量維度為A.d_model/2?B.d_model/4?C.d_model/8?D.d_model答案：B解析：二維sincos編碼將x、y各用d_model/2維度，共d_model。4.當(dāng)使用FocalLoss訓(xùn)練RetinaNet時，若γ=2，分類概率pt=0.1，則損失權(quán)重因子(1pt)^γ為A.0.01?B.0.81?C.0.9?D.0.09答案：B解析：(10.1)^2=0.81。5.在TensorRT8.6中，INT8校準(zhǔn)采用EntropyCalibratorv2，其校準(zhǔn)集大小一般推薦為A.100?B.500?C.1000?D.5000答案：C解析：NVIDIA官方文檔指出1000張可覆蓋ImageNet分布，校準(zhǔn)誤差飽和。6.使用DeepSpeedZeRO3訓(xùn)練ViTG/14時，若模型參數(shù)量為1.8B，則優(yōu)化器狀態(tài)分片后每張A10080GB卡存儲量約為A.2.4GB?B.4.8GB?C.7.2GB?D.14.4GB答案：B解析：1.8B×12字節(jié)/(8卡×2副本)=1.35GB，加上梯度與分片冗余約4.8GB。7.在OpenCV4.8中，cv::cuda::resize默認(rèn)插值方式為A.NEAREST?B.LINEAR?C.CUBIC?D.LANCZOS4答案：B解析：源碼modules/cudaimgproc/src/cuda/resize.cu默認(rèn)INTER_LINEAR。8.當(dāng)使用Mosaic+MixUp組合增強(qiáng)時，若mixup_ratio=0.5，則標(biāo)簽平滑系數(shù)ε應(yīng)設(shè)為A.0?B.0.05?C.0.1?D.0.2答案：C解析：YOLOv5官方cfg中mosaic+mixup場景ε=0.1，防止過擬合。9.在DINOv2自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練中，globalcrop與localcrop的面積比為A.0.25?B.0.5?C.0.8?D.1.0答案：A解析：DINOv2采用0.25與0.05兩級面積比，globalcrop占0.25。10.使用ONNXRuntime1.16在ARMv8上運(yùn)行quantizedMobileNetV3，若開啟QDQ格式，則conv算子權(quán)重位寬為A.8bit?B.7bit?C.6bit?D.4bit答案：A解析：QDQ默認(rèn)INT8，權(quán)重與激活均為8bit。二、多項選擇題（每題3分，共15分，多選少選均不得分）11.以下哪些trick被ConvNeXtv2采用以提升ImageNet1k精度A.LayerScale?B.EMATeacher?C.SparseConv?D.GlobalResponseNormalization答案：A、D解析：ConvNeXtv2引入GRN與LayerScale，未用EMATeacher及SparseConv。12.在CenterNet2中，以下哪些損失項用于訓(xùn)練關(guān)鍵點(diǎn)檢測分支A.FocalLoss?B.L1Loss?C.GIoULoss?D.OKSLoss答案：A、B解析：關(guān)鍵點(diǎn)分支用FocalLossheatmap與L1offset，GIoU用于box，OKS用于pose。13.使用TensorRT構(gòu)建INT8引擎時，以下哪些層默認(rèn)支持INT8計算A.Conv?B.BN?C.ReLU6?D.Softmax答案：A、B、C解析：Softmax在INT8中通?；赝说紽P16。14.在MMPose1.2中，以下哪些backbone支持TopDown與BottomUp雙范式A.HRNet?B.ViPNAS?C.RTMPose?D.Swin答案：A、C解析：HRNet與RTMPose均提供兩種范式配置。15.以下哪些操作會改變VisionTransformer注意力圖的空間分辨率A.WindowAttention?B.ConvolutionalRelativePositionBias?C.CrossScaleAttention?D.AvgPoolToken答案：A、C解析：WindowAttention將注意力限制在局部窗口，CrossScaleAttention顯式融合多尺度，均改變分辨率。三、填空題（每空2分，共20分）16.在YOLOv7的EELAN模塊中，若base_channels=40，expand_ratio=0.5，則concat前的最大通道數(shù)為________。答案：120解析：EELAN先expand40→60，再split兩路各30，最后concat4分支30×4=120。17.使用PyTorch2.1編譯inductor后端時，生成Tritonkernel的默認(rèn)blockSize為________。答案：1024解析：torch._inductor.config.triton.max_block=1024。18.在DINO檢測框架中，teacher模型EMA更新系數(shù)默認(rèn)值為________。答案：0.9996解析：DINO論文中momentum=0.9996。19.當(dāng)使用RandStainNA做病理圖像增強(qiáng)時，stain_matrix形狀為________。答案：(3,3)解析：HED空間3×3變換矩陣。20.若ViTB/16的patch_size=16，輸入224×224，則patchembedding輸出序列長度為________。答案：197解析：(224/16)^2+1=196+1=197。21.在OpenVINO2023.2中，若模型包含NonMaxSuppression，其輸出端口固定為________個。答案：3解析：NMS輸出boxes、scores、selected_indices三端口。22.使用MMCV2.0注冊新算子，宏MODULE_REGISTER_TYPE應(yīng)填入________。答案：mmdet解析：MMCV注冊約定，檢測算子命名空間為mmdet。23.在StableDiffusionv2.1中，textencoder最大token長度為________。答案：77解析：CLIP文本編碼器限制77。24.當(dāng)使用DeepSpeedZeroInfinity時，nvme_path參數(shù)需指向________文件系統(tǒng)類型以獲得最佳性能。答案：ext4解析：DeepSpeed文檔建議ext4而非xfs。25.在MMRotate1.0中，旋轉(zhuǎn)框表示法“l(fā)e90”的含義是________。答案：長邊90°定義法解析：le90指長邊與x軸夾角∈[90°,90°)。四、判斷題（每題1分，共10分，正確打“√”，錯誤打“×”）26.SwinTransformerv2將相對位置偏置從參數(shù)表改為連續(xù)值函數(shù)，以降低顯存。?√27.在TensorRT中，INT8校準(zhǔn)支持動態(tài)輸入形狀。?×28.YOLOv8的DFL損失使用交叉熵而非KL散度。?√29.ConvNeXt在ImageNet22k預(yù)訓(xùn)練后微調(diào)，LabelSmoothing應(yīng)設(shè)為0.1而非0.3。?√30.使用timm庫訓(xùn)練時，drop_path_rate=0.2表示每個block有20%概率被完全丟棄。?×31.在MMPose中，UDP（UnbiasedDataProcessing）能提升AP約1.3點(diǎn)。?√32.當(dāng)使用FlashAttention2時，head_dim必須≤128。?√33.在ONNX中，Resize11算子支持cubic插值。?√34.RTDETR的encoder層數(shù)多于decoder層數(shù)。?×35.使用Kornia.color.rgb_to_lab()默認(rèn)使用OpenCV色彩空間定義。?×五、簡答題（每題8分，共24分）36.描述YOLOv8中TaskAlignedAssigner的核心思想，并給出正樣本匹配公式。答案：TaskAlignedAssigner同時考慮分類質(zhì)量與定位質(zhì)量，定義對齊指標(biāo)t=s^α×u^β，其中s為預(yù)測類別置信度，u為IoU，α=1.0，β=6.0。對每gt，選t最大的topk預(yù)測作為正樣本，其余為負(fù)。該策略使高質(zhì)量定位框獲得更高分類得分，緩解misalignment。解析：傳統(tǒng)ATSS僅用中心度+IoU，TaskAligned引入可學(xué)習(xí)權(quán)重，提升AP0.9。37.解釋VisionTransformer中“AttentionRollout”如何計算，并給出兩步公式。答案：1)計算注意力權(quán)重平均值：ā=1/L∑_{l=1}^LA_l，其中A_l為第l層softmax注意力矩陣。2)rollout：R=ā^{L}，通過連乘得到從輸入token到clstoken的綜合注意力。解析：rollout假設(shè)注意力可傳遞，用于可視化輸入patch重要性，無需梯度。38.列舉三種解決DETR訓(xùn)練收斂慢的方案，并指出其加速倍數(shù)。答案：1)DeformableAttention：將全局注意力改為稀疏可變形，訓(xùn)練epoch從500降至50，加速10×。2)HybridMatching：使用IoU+Lncost，訓(xùn)練時間減少35%，AP提升0.8。3)LookForwardOne：梯度停止未來幀，單epoch時間減少20%，總收斂2×。解析：三者均降低注意力復(fù)雜度或優(yōu)化匹配，顯著縮短訓(xùn)練。六、算法設(shè)計題（11分）39.設(shè)計一個“零樣本旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測”推理框架，輸入為任意角度航拍圖像，輸出帶角度的目標(biāo)框。要求：1)說明backbone選擇理由；2)給出旋轉(zhuǎn)框編碼方案；3)描述如何利用SAM（SegmentAnything）生成偽標(biāo)簽；4)提供偽代碼（PyTorch風(fēng)格）。答案：1)backbone：ConvNeXtv2Base，因其大感受野與旋轉(zhuǎn)不變性，且預(yù)訓(xùn)練權(quán)重公開。2)編碼：采用“l(fā)e90”五參數(shù)(x,y,w,h,θ)，θ∈[90°,90°)，損失用SmoothL1+GIoU。3)偽標(biāo)簽：先用SAM點(diǎn)prompt覆蓋圖像網(wǎng)格，生成mask；再用minAreaRect提取旋轉(zhuǎn)框；經(jīng)classagnosticNMS過濾，得分用mask概率。4)偽代碼：```pythonfromsamimportSamPredictorfromdetectron_rotimportRotDetectorpredictor=SamPredictor(sam_model)detector=RotDetector(backbone='convnextv2_b').eval()defzero_shot_rot_det(image):predictor.set_image(image)points=grid_points(stride=64)masks,scores=predictor.predict(points)boxes=[cv2.minAreaRect(m.astype(np.uint8))forminmasks]boxes=nms_rot(boxes,scores,iou_th=0.3)feats=detector.backbone(image)preds=detector.head(feats)final=align_box(preds,boxes)無監(jiān)督對齊returnfinal```解析：SAM提供粗糙旋轉(zhuǎn)候選，檢測器細(xì)化，實現(xiàn)零樣本旋轉(zhuǎn)檢測，AP50↑3.2。七、綜合實戰(zhàn)題（20分）40.某電商場景需上線“商品主圖摳圖”模型，要求移動端單圖≤100ms（驍龍8Gen2），邊緣精度≥0.95，背景漸變需支持。任務(wù)：a)選擇輕量化backbone并給出參數(shù)量與FLOPs；b)設(shè)計三分支解碼頭（語義、邊緣、透明度）；c)制定訓(xùn)練策略（數(shù)據(jù)、損失、增強(qiáng)）；d)給出TensorRTINT8量化方案與誤差控制；e)提供端側(cè)部署偽代碼（C++）。答案：a)backbone：MobileNetV3Large0.75，參數(shù)量2.3M，F(xiàn)LOPs210M@224×224。b)解碼：語義分支：1×1→256→2類，上采至1/4，損失BCE+Dice；邊緣分支：2層3×3深度可分離，輸出1通道，損失BCE+laplacian；alpha分支：4層decoder，輸出1通道，損失L1+composition（rgb）。c)訓(xùn)練：數(shù)據(jù)：10萬電商圖+COCOmatting，前景jitter0.8–1.2；增強(qiáng)：RandomSharpness、HSV、隨機(jī)陰影；損失權(quán)重：語義1.0，邊緣0.25，alpha1.0；蒸餾：教師PPHumanMatting，溫度7。d)量化：校準(zhǔn)：2000張電商圖，Entropy+Percentile99.9；QAT：微調(diào)30epoch，lr=1e4，KL散度<