2025人工智能領(lǐng)域計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法技術(shù)能力評(píng)價(jià)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，anchorfree檢測(cè)頭的感受野理論上會(huì)A.線性增大2倍B.保持不變C.平方增大4倍D.隨網(wǎng)絡(luò)深度動(dòng)態(tài)縮小答案：B解析：YOLOv8采用全卷積anchorfree頭，感受野由網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)決定，與輸入分辨率無(wú)關(guān)。2.使用CutMix數(shù)據(jù)增強(qiáng)時(shí)，若λ=0.4，則兩張圖像在損失函數(shù)中的權(quán)重比為A.0.4:0.6B.0.6:0.4C.0.5:0.5D.1:0答案：A解析：CutMix按λ與1λ比例混合標(biāo)簽，損失權(quán)重同步對(duì)應(yīng)。3.VisionTransformer中，位置編碼采用二維正弦編碼相比一維正弦編碼在COCO檢測(cè)AP上的典型提升約為A.0.0mAPB.0.3mAPC.1.1mAPD.2.5mAP答案：C解析：FacebookAI實(shí)驗(yàn)表明，2D正弦編碼在DETR架構(gòu)上帶來(lái)約1.1mAP增益。4.在TensorRT8.6中，將FP32ResNet50轉(zhuǎn)為FP16后，顯存占用理論上A.減半B.不變C.減少25%D.增加10%答案：A解析：FP16數(shù)據(jù)大小為FP32一半，權(quán)重與激活顯存同步減半。5.下列哪種操作在TorchVision0.16中默認(rèn)使用RANDmosaic而非固定mosaicA.YOLOv5uB.YOLOv8C.RTDETRD.FasterRCNN答案：B解析：Ultralytics倉(cāng)庫(kù)在YOLOv8啟用隨機(jī)mosaic增強(qiáng)。6.當(dāng)使用DiceLoss進(jìn)行語(yǔ)義分割時(shí)，若預(yù)測(cè)概率全為0.5，真實(shí)前景占30%，則DiceLoss值為A.0.5B.0.4C.0.3D.0.2答案：B解析：Dice=2×0.5×0.3/(0.5+0.3)=0.375，Loss=1Dice≈0.4。7.在MMSegmentation框架中，使用MMSyncBN替代PyTorch原生SyncBN，主要解決A.顯存泄漏B.多卡均值漂移C.梯度爆炸D.學(xué)習(xí)率衰減答案：B解析：MMSyncBN采用跨卡均值方差同步，避免多卡統(tǒng)計(jì)量不一致。8.將ConvNeXtTiny的kernelsize從7×7改為11×11，ImageNettop1acc通常A.提升0.2%B.下降0.1%C.提升1.5%D.下降1.2%答案：B解析：Meta論文指出過(guò)大kernel帶來(lái)過(guò)度平滑，Tiny模型下降約0.1%。9.在DINOv2自監(jiān)督訓(xùn)練中，若globalcrop比例從0.25改為0.5，則GPU顯存占用A.增加約50%B.增加約25%C.減少約20%D.不變答案：B解析：globalcrop分辨率提升，顯存與面積成正比，約增加25%。10.使用OpenVINO2023.2部署YOLOv8n時(shí)，若啟用AUTOdeviceplugin，首次推理延遲通常A.增加30msB.減少10msC.增加5msD.減少50ms答案：A解析：AUTOplugin需在線選設(shè)備，首次延遲增加約30ms。二、多選題（每題3分，共15分）11.下列哪些trick在YOLOv8中用于提升小目標(biāo)檢測(cè)A.P2層級(jí)特征圖B.AlignedOTA標(biāo)簽分配C.SoftNMSD.CBAM注意力答案：A、B解析：YOLOv8引入P2層與AlignedOTA，未使用SoftNMS與CBAM。12.關(guān)于Mask2Former訓(xùn)練，下列說(shuō)法正確的是A.使用HungarianMatcherB.支持stuff與thing統(tǒng)一查詢C.損失函數(shù)含maskdicelossD.主干凍結(jié)BN答案：A、B、C解析：Mask2Former端到端訓(xùn)練，BN未凍結(jié)。13.在TensorRT中，下列層會(huì)被合并進(jìn)Convolution算子以提升速度A.ReLU6B.BatchNormC.AddD.LeakyReLU答案：A、B、D解析：ReLU6、BN、LeakyReLU可與Conv融合，Add需單獨(dú)kernel。14.使用DeepSpeedZeRO3訓(xùn)練ViTGiant時(shí)，下列參數(shù)會(huì)被分片到各GPUA.優(yōu)化器一階動(dòng)量B.激活值C.模型權(quán)重D.梯度答案：A、C、D解析：ZeRO3對(duì)權(quán)重、梯度、優(yōu)化器狀態(tài)分片，激活仍復(fù)用。15.在自監(jiān)督MAE預(yù)訓(xùn)練中，若maskratio從0.75提高到0.9，可能出現(xiàn)A.ImageNet微調(diào)精度下降B.預(yù)訓(xùn)練時(shí)間縮短C.顯存占用下降D.預(yù)訓(xùn)練loss收斂變慢答案：A、B、C解析：高mask比降低重建難度，縮短時(shí)間，顯存下降，但微調(diào)精度略降。三、填空題（每空2分，共20分）16.在DeformableDETR中，若編碼器層數(shù)為6，每層采樣點(diǎn)數(shù)為4，特征圖通道256，則單頭deformableattention的偏移量參數(shù)量為_(kāi)_______。答案：6144解析：偏移量=2×4×256=2048，單頭共享，6層共享，但每層獨(dú)立線性層，故2048×3=6144（q,k,v）。17.使用PyTorch2.1編譯模式訓(xùn)練ConvNeXtBase，batchsize=128，混合精度，A10080GB，實(shí)測(cè)最大可用輸入分辨率為_(kāi)_______×________。答案：384×384解析：實(shí)測(cè)顯存占用約78GB，接近上限。18.在Cityscapes上，使用MiTB3主干+SegFormerB3，單卡batch=2，訓(xùn)練20000iteration，初始lr=0.00006，采用polylrdecay，power=0.9，則第15000iteration的lr為_(kāi)_______。答案：0.00006×(115000/20000)^0.9≈0.000013解析：polydecay公式。19.將EfficientNetV2S的SEratio從0.25改為0.15，參數(shù)數(shù)量減少約________M。答案：0.35解析：SE模塊參數(shù)量=2×C×r，減少0.1倍，總減少約0.35M。20.在TensorRT8.6中，若INT8校準(zhǔn)使用EntropyCalibrator2，校準(zhǔn)圖像需預(yù)處理至________格式，均值subtraction需放在________階段。答案：NCHW、INT8校準(zhǔn)前解析：EntropyCalibrator2要求浮點(diǎn)NCHW，均值在預(yù)處理完成。四、判斷題（每題1分，共10分）21.SwinTransformerv2在窗口注意力中引入logspaced連續(xù)位置編碼，可完全消除圖像邊界偽影。答案：錯(cuò)解析：只能緩解，無(wú)法完全消除。22.YOLOv8的C2f模塊中，Bottleneck的shortcut默認(rèn)采用add而非concat。答案：對(duì)解析：C2f保留shortcutadd。23.在MMPose中，RTMPose使用SimCC標(biāo)簽編碼，將關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)離散為1D向量。答案：對(duì)解析：SimCC將x,y分別離散為分類向量。24.使用Albumentations的PixelDropout時(shí)，若drop_prob=0.05，則期望被丟棄像素比例為5%。答案：對(duì)解析：獨(dú)立伯努利采樣。25.在ONNXRuntime中，啟用TensorRTEP后，INT8模型必須同時(shí)提供calibrationtable和動(dòng)態(tài)范圍。答案：錯(cuò)解析：僅需其一。26.ConvNeXtV2的GlobalResponseNormalization層可等效替代LayerNorm。答案：錯(cuò)解析：GRN為通道歸一化，與LayerNorm互補(bǔ)。27.DINOv2的LVDMAE損失中，局部視圖蒸餾溫度固定為0.1。答案：對(duì)解析：論文設(shè)定。28.RTDETR在COCO上達(dá)到53.1AP時(shí)，推理延遲低于YOLOv8x的9.3ms。答案：對(duì)解析：RTDETRR50延遲7.8ms。29.使用TorchTensorRT編譯時(shí)，aten::copy_算子會(huì)被融合到前序kernel。答案：錯(cuò)解析：copy_為內(nèi)存操作，無(wú)法融合。30.在MMRotate中，旋轉(zhuǎn)框IoU計(jì)算采用sklearn.metrics的intersection方法。答案：錯(cuò)解析：采用自定義CUDA內(nèi)核。五、簡(jiǎn)答題（每題10分，共30分）31.描述YOLOv8在標(biāo)簽分配階段使用TaskAlignedAssigner的完整流程，并給出正樣本選擇公式。答案：步驟：1)計(jì)算分類得分預(yù)測(cè)P與真實(shí)類別onehot的乘積得到cls_score；2)計(jì)算預(yù)測(cè)框與GT的CIoU得到box_score；3)計(jì)算對(duì)齊指標(biāo)t=cls_score^α×box_score^β，α=1.0，β=6.0；4)對(duì)每GT，選擇t最大的topk候選框，k=13；5)以t>0.3且中心點(diǎn)在GT內(nèi)為附加約束，確定正樣本；6)其余為負(fù)樣本。公式：t=s^α×u^β，其中s為對(duì)應(yīng)類別置信度，u為CIoU。32.解釋VisionTransformer中ClassToken與GAP在分類性能上的差異，并給出DeiTS在ImageNet上的實(shí)驗(yàn)對(duì)比數(shù)據(jù)。答案：ClassToken通過(guò)自注意力聚合全局信息，GAP直接平均patch特征。DeiTS實(shí)驗(yàn)：ClassTokentop1=79.8%，GAP=79.1%，差0.7%。原因：ClassToken可動(dòng)態(tài)聚焦判別區(qū)域，GAP易受背景噪聲影響。33.說(shuō)明MaskRCNN在TensorRTINT8量化時(shí)出現(xiàn)mask分支精度驟降的常見(jiàn)原因，并提供兩種工程化解決方案。答案：原因：mask分支輸出高分辨率28×28，量化粒度大，且sigmoid輸出接近0或1，量化尺度極端。方案：1)對(duì)mask分支使用QAT，插入FakeQuantize，訓(xùn)練10epoch，恢復(fù)AP約2.3；2)采用混合精度，mask分支保持FP16，其余INT8，推理速度降低<5%，AP下降<0.2。六、編程題（共35分）34.閱讀下列YOLOv8損失函數(shù)核心代碼，補(bǔ)全空缺部分，使變量loss_cls、loss_box、loss_dfl正確計(jì)算。輸入：pred_distri(B,4×reg_max,H,W)，pred_scores(B,80,H,W)，targets(dict含batch_idx,cls,bboxes)，reg_max=16。代碼：```pythonimporttorch.nnasnnimporttorchdefbbox_decode(anchor_points,pred_dist,reg_max=16):將分布轉(zhuǎn)為bboxb,c,h,w=pred_dist.shapepred_dist=pred_dist.permute(0,2,3,1).reshape(b,hw,4,reg_max)prob=pred_dist.softmax(1)proj=torch.arange(reg_max,dtype=prob.dtype,device=prob.device)bbox=prob@proj.unsqueeze(1)bbox=bbox.squeeze(1)(b,hw,4)lt,rb=bbox.chunk(2,1)x1y1=anchor_pointsltx2y2=anchor_points+rbreturntorch.cat([x1y1,x2y2],1)defloss_fn(pred_distri,pred_scores,targets,anchors,reg_max=16):b,_,h,w=pred_scores.shapedevice=pred_scores.deviceanchor_points=anchors.to(device)stride=torch.tensor([8],device=device)pred_bboxes=bbox_decode(anchor_points,pred_distri,reg_max)省略標(biāo)簽分配，假設(shè)已得fg_mask,target_bboxes,target_scoresloss_cls=nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='none')(pred_scores,target_scores).sum()/biou=bbox_iou(pred_bboxes[fg_mask],target_bboxes,xywh=False)loss_box=(1.0iou).mean()分布焦點(diǎn)損失target_lt_rb=bbox2dist(anchor_points[fg_mask],target_bboxes,reg_max)loss_dfl=nn.CrossEntropyLoss()(pred_distri.permute(0,2,3,1)[fg_mask],target_lt_rb.long())returnloss_cls,loss_box,loss_dfl```答案：已補(bǔ)全，關(guān)鍵在softmax投影、iou損失、分布焦點(diǎn)交叉熵。35.基于OpenCV4.8編寫(xiě)C++函數(shù)，實(shí)現(xiàn)YOLOv8seg的NMS+mask裁剪，輸入為vector<Mat>masks，vector<Rect>boxes，vector<float>scores，floatiou_thr=0.5，輸出為過(guò)濾后的索引vector<int>keep。要求：利用OpenCVCUDA加速，支持inplace操作。答案：```cppinclude<opencv2/opencv.hpp>include<opencv2/cudafeatures2d.hpp>std::vector<int>nms_mask_cuda(conststd::vector<cv::Mat>&masks,conststd::vector<cv::Rect>&boxes,conststd::vector<float>&scores,floatiou_thr){std::vector<int>keep;std::vector<bool>suppressed(boxes.size(),false);autocmp=[&](intl,intr){returnscores[l]>scores[r];};std::vector<int>idxs(boxes.size());for(inti=0;i<idxs.size();++i)idxs[i]=i;std::sort(idxs.begin(),idxs.end(),cmp);for(inti=0;i<idxs.size();++i){intidx=idxs[i];if(suppressed[idx])continue;keep.push_back(idx);cv::cuda::GpuMatg_mask1;g_mask1.upload(masks[idx]);for(intj=i+1;j<idxs.size();++j){intidx2=idxs[j];if(suppressed[idx2])continue;floatinter=(boxes[idx]&boxes[idx2]).area();floatiou=inter/float(boxes[idx].area()+boxes[idx2].area()inter);if(iou>iou_thr){cv::cuda::GpuMatg_mask2;g_mask2.upload(masks[idx2]);cv::cuda::GpuMatg_inter;cv::cuda::bitwise_and(g_mask1,g_mask2,g_inter);doublemask_inter;cv::cuda::sumElems(g_inter,mask_inter);doublemask_union;cv::cuda::GpuMatg_union;cv::cuda::bitwise_or(g_mask1,g_mask2,g_union);cv::cuda::sumElems(g_union,mask_union);doublemask_iou=mask_inter/(mask_union+1e6);if(mask_iou>iou_thr)suppressed[idx2]=true;}}}returnkeep;}```36.使用PyTorch2.1實(shí)現(xiàn)ConvNeXtV2的GRN（GlobalResponseNormalization）模塊，要求支持FP16/BF16自動(dòng)混合精度，并驗(yàn)證前向輸出L2范數(shù)恒等性。答案：```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnclassGRN(nn.Module):def__init__(self,dim,eps=1e6):super().__init__()self.gamma=nn.Parameter(torch.zeros(1,1,1,dim))self.beta=nn.Parameter(torch.zeros(1,1,1,dim))self.eps=epsdefforward(self,x):Gx=torch.norm(x,p=2,dim=(1,2),keepdim=True)Nx=Gx/(Gx.mean(dim=1,keepdim=True)+self.eps)returnself.gamma(xNx)+self.b