2026計(jì)算機(jī)視覺(jué)工程師招聘面試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪個(gè)是常用的圖像特征提取方法？A.KNNB.SIFTC.AdaBoostD.Dijkstra2.在目標(biāo)檢測(cè)中，以下哪種算法屬于單階段檢測(cè)算法？A.FasterR-CNNB.MaskR-CNNC.YOLOD.R-FCN3.圖像的灰度化是指將彩色圖像轉(zhuǎn)化為（）圖像。A.二值B.灰度C.彩色D.偽彩色4.以下哪個(gè)不是深度學(xué)習(xí)框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.OpenCVD.Keras5.卷積層的主要作用是（）。A.降維B.特征提取C.池化D.分類6.以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法是對(duì)圖像進(jìn)行顏色變換？A.旋轉(zhuǎn)B.縮放C.顏色抖動(dòng)D.翻轉(zhuǎn)7.在圖像分類任務(wù)中，Softmax函數(shù)常用于（）。A.特征提取B.損失計(jì)算C.輸出概率分布D.模型優(yōu)化8.以下哪個(gè)是圖像超分辨率重建的常用方法？A.SRCNNB.R-CNNC.SSDD.YOLOv39.霍夫變換主要用于檢測(cè)圖像中的（）。A.邊緣B.角點(diǎn)C.直線D.輪廓10.以下哪個(gè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的經(jīng)典數(shù)據(jù)集？A.MNISTB.CIFAR-10C.ImageNetD.以上都是多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.常用的深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法有（）。A.SGDB.AdamC.AdagradD.RMSProp2.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)可以分為（）。A.單階段檢測(cè)B.兩階段檢測(cè)C.多階段檢測(cè)D.無(wú)階段檢測(cè)3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組件有（）。A.卷積層B.池化層C.全連接層D.激活函數(shù)層4.圖像分割的方法可以分為（）。A.閾值分割B.區(qū)域分割C.邊緣分割D.語(yǔ)義分割5.以下哪些是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用領(lǐng)域（）。A.自動(dòng)駕駛B.人臉識(shí)別C.醫(yī)學(xué)圖像分析D.安防監(jiān)控6.數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法包括（）。A.平移B.縮放C.旋轉(zhuǎn)D.添加噪聲7.常用的圖像濾波方法有（）。A.均值濾波B.高斯濾波C.中值濾波D.雙邊濾波8.以下關(guān)于卷積核的說(shuō)法正確的是（）。A.卷積核可以提取圖像的特征B.不同大小的卷積核提取的特征不同C.卷積核的數(shù)值可以通過(guò)訓(xùn)練得到D.卷積核的數(shù)量越多，模型越復(fù)雜9.在深度學(xué)習(xí)中，常用的損失函數(shù)有（）。A.交叉熵?fù)p失B.均方誤差損失C.鉸鏈損失D.對(duì)數(shù)損失10.以下哪些是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的評(píng)價(jià)指標(biāo)（）。A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.mAP判斷題（每題2分，共20分）1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)就是讓計(jì)算機(jī)像人一樣“看”世界。（）2.卷積操作會(huì)改變輸入圖像的大小。（）3.池化層的作用是增加特征圖的深度。（）4.圖像的二值化是將圖像轉(zhuǎn)化為只有0和1兩個(gè)值的圖像。（）5.目標(biāo)檢測(cè)和圖像分類是相同的任務(wù)。（）6.深度學(xué)習(xí)模型的參數(shù)量越多，性能就一定越好。（）7.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以有效提高模型的泛化能力。（）8.霍夫變換只能檢測(cè)直線，不能檢測(cè)曲線。（）9.圖像超分辨率重建是將低分辨率圖像轉(zhuǎn)化為高分辨率圖像。（）10.OpenCV只是一個(gè)圖像處理庫(kù)，不能用于深度學(xué)習(xí)。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的工作原理。CNN通過(guò)卷積層用卷積核提取圖像特征，不同卷積核提取不同特征；池化層對(duì)特征圖進(jìn)行降維，減少計(jì)算量；全連接層將特征圖轉(zhuǎn)換為一維向量進(jìn)行分類等任務(wù)，信息逐層傳遞完成處理。2.什么是圖像分割，有哪些常見的應(yīng)用場(chǎng)景？圖像分割是將圖像劃分為不同區(qū)域。常見應(yīng)用場(chǎng)景有醫(yī)學(xué)圖像中區(qū)分器官、組織；自動(dòng)駕駛中識(shí)別道路、障礙物；安防監(jiān)控里定位目標(biāo)等，用于分析和提取特定對(duì)象。3.數(shù)據(jù)增強(qiáng)的目的和常用方法有哪些？目的是增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)多樣性，提高模型泛化能力。常用方法有平移、旋轉(zhuǎn)、縮放、翻轉(zhuǎn)、顏色抖動(dòng)、添加噪聲等，對(duì)圖像進(jìn)行各種變換擴(kuò)充數(shù)據(jù)。4.簡(jiǎn)述目標(biāo)檢測(cè)中的單階段和兩階段算法的區(qū)別。單階段算法直接回歸目標(biāo)位置和類別，速度快，如YOLO；兩階段算法先生成候選區(qū)域，再對(duì)候選區(qū)域分類和定位，精度高但速度慢，如FasterR-CNN。討論題（每題5分，共20分）1.討論計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)?，F(xiàn)狀：用于疾病診斷、醫(yī)學(xué)影像分析等，提高診斷效率和準(zhǔn)確性。挑戰(zhàn)：醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)標(biāo)注難、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、模型解釋性不足，還需與醫(yī)療流程深度結(jié)合獲認(rèn)可。2.如何提高計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型的性能？可從多方面入手，如增加高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)、采用更復(fù)雜合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、優(yōu)化超參數(shù)、使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)、結(jié)合遷移學(xué)習(xí)以及采用合適的評(píng)價(jià)指標(biāo)及時(shí)調(diào)整模型。3.談一談深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch）的優(yōu)缺點(diǎn)。TensorFlow功能全面、部署工具多、社區(qū)資源豐富，但學(xué)習(xí)曲線較陡；PyTorch易于使用、動(dòng)態(tài)圖靈活、調(diào)試方便，不過(guò)部署相對(duì)復(fù)雜些，生態(tài)成熟度稍遜。4.討論計(jì)算機(jī)視覺(jué)在未來(lái)智能交通中的發(fā)展趨勢(shì)。未來(lái)智能交通中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)會(huì)向高精度識(shí)別、實(shí)時(shí)處理發(fā)展，與其他傳感器融合更緊密，應(yīng)用于車路協(xié)同實(shí)現(xiàn)智能決策和控制，提升交通效率和安全性。答案單項(xiàng)選擇題答案1.B2.C3.B4.C5.B6.C7.C8.A9.C10.D多項(xiàng)選擇