2026計算機視覺工程師招聘筆試題及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法不是用于圖像分割的？A.K-meansB.SIFTC.Mean-shiftD.GrabCut2.卷積神經網絡（CNN）中，池化層的主要作用是？A.增加特征維度B.減少參數數量C.提高圖像分辨率D.增強圖像色彩3.在圖像分類任務中，Softmax函數常用于？A.特征提取B.損失計算C.輸出概率分布D.圖像增強4.邊緣檢測中，Canny算子比Sobel算子更優(yōu)的原因是？A.計算更簡單B.能檢測更多邊緣C.具有雙閾值抑制D.對噪聲不敏感5.目標檢測中的非極大值抑制（NMS）主要用于？A.去除多余的檢測框B.提高檢測框的準確性C.增加檢測框數量D.調整檢測框大小6.圖像的灰度化可以通過以下哪種方式實現？A.取RGB三通道的最大值B.取RGB三通道的平均值C.取RGB三通道的最小值D.隨機選擇一個通道7.以下哪個是經典的目標檢測算法？A.R-CNNB.AlexNetC.VGGNetD.ResNet8.光流法主要用于？A.圖像壓縮B.目標跟蹤C.圖像濾波D.圖像配準9.深度學習中，批量歸一化（BatchNormalization）的作用是？A.防止過擬合B.加速收斂速度C.提高網絡深度D.增強圖像亮度10.在圖像超分辨率任務中，主要目的是？A.減少圖像噪聲B.提高圖像清晰度C.改變圖像顏色D.縮小圖像尺寸多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于深度學習框架的有？A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.Scikit-learn2.圖像預處理操作包括？A.歸一化B.裁剪C.旋轉D.高斯模糊3.目標檢測算法的評價指標有？A.mAPB.RecallC.PrecisionD.F1-score4.卷積層的超參數包括？A.卷積核大小B.步長C.填充D.卷積核數量5.以下哪些算法可用于圖像特征提取？A.HistogramofOrientedGradients(HOG)B.Scale-InvariantFeatureTransform(SIFT)C.Speeded-UpRobustFeatures(SURF)D.Otsu'smethod6.計算機視覺中的異常檢測方法有？A.One-ClassSVMB.AutoencoderC.DBSCAND.K-means7.生成對抗網絡（GAN）的組成部分有？A.生成器B.判別器C.編碼器D.解碼器8.圖像語義分割的評價指標包括？A.IoUB.Dice系數C.MSED.PSNR9.以下哪些是數據增強的方法？A.水平翻轉B.垂直翻轉C.顏色抖動D.透視變換10.計算機視覺應用領域包括？A.自動駕駛B.醫(yī)學影像分析C.安防監(jiān)控D.智能零售判斷題（每題2分，共10題）1.卷積操作是一種線性操作。（）2.深度學習模型的深度越深，性能一定越好。（）3.在圖像分類中，所有圖像都需要進行相同的預處理操作。（）4.光流法只能用于稠密目標的跟蹤。（）5.非極大值抑制（NMS）中的閾值越大，保留的檢測框越多。（）6.目標檢測中的anchor與實際物體的比例無關。（）7.卷積神經網絡（CNN）中的全連接層可以被卷積層替代。（）8.圖像的二值化就是將圖像轉換為灰度圖像。（）9.生成對抗網絡（GAN）主要用于無監(jiān)督學習任務。（）10.數據增強可以提高模型的泛化能力。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述卷積神經網絡（CNN）的主要結構及其作用。2.什么是目標檢測中的anchor機制？3.簡述圖像增強的目的和常用方法。4.對比簡述分類任務和分割任務的區(qū)別。討論題（每題5分，共4題）1.討論計算機視覺在醫(yī)療領域的應用前景和挑戰(zhàn)。2.談談你對深度學習可解釋性在計算機視覺中的理解和意義。3.隨著數據量的增加，計算機視覺模型訓練會面臨哪些問題？如何解決？4.討論無監(jiān)督學習在計算機視覺中的潛在應用和發(fā)展方向。答案單項選擇題1.B2.B3.C4.C5.A6.B7.A8.B9.B10.B多項選擇題1.ABC2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABC6.AB7.AB8.AB9.ABCD10.ABCD判斷題1.√2.×3.×4.×5.√6.×7.√8.×9.√10.√簡答題1.主要結構有卷積層提取特征，池化層降維，全連接層匯總特征做分類等。通過卷積和池化減少參數，提高效率和泛化性。2.Anchor機制是在特征圖上預設不同尺度和長寬比的框，模型在這些框基礎上預測和調整位置，提高檢測目標效率。3.目的是改善圖像質量、增強特征。常用方法有對比度調整、亮度調整、直方圖均衡等。4.分類任務是給圖像貼標簽，關注整體類別；分割任務需精確標注每個像素所屬類別，更注重細節(jié)。討論題1.前景是輔助診斷等，挑戰(zhàn)是數據隱私保護、算法準確性驗證難。要加強數據安全管理和多數據驗證。2.理解模型決策過程，