2026計(jì)算機(jī)視覺(jué)工程師招聘題目及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法常用于圖像邊緣檢測(cè)？A.K-均值算法B.霍夫變換C.索貝爾算子D.高斯濾波2.圖像中常用的顏色空間不包括：A.RGBB.HSVC.LABD.JPEG3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中的池化層作用是：A.增加特征維度B.減少特征維度C.增加數(shù)據(jù)噪聲D.減少數(shù)據(jù)量4.以下不屬于目標(biāo)檢測(cè)算法的是：A.YOLOB.FasterR-CNNC.VGGD.SSD5.圖像的直方圖均衡化主要用于：A.圖像加密B.圖像增強(qiáng)C.圖像壓縮D.圖像分割6.特征點(diǎn)檢測(cè)中，SIFT特征的優(yōu)點(diǎn)是：A.對(duì)旋轉(zhuǎn)和尺度變化不變B.計(jì)算速度快C.對(duì)光照變化敏感D.特征點(diǎn)少7.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，語(yǔ)義分割是指：A.把圖像中不同目標(biāo)分開(kāi)B.給圖像中每個(gè)像素分類C.檢測(cè)圖像中目標(biāo)位置D.提取圖像特征8.以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法不適用于灰度圖像？A.翻轉(zhuǎn)B.旋轉(zhuǎn)C.顏色抖動(dòng)D.縮放9.深度學(xué)習(xí)框架中，TensorFlow是由哪家公司開(kāi)發(fā)的？A.谷歌B.微軟C.蘋果D.亞馬遜10.圖像超分辨率重建的目的是：A.提高圖像分辨率B.降低圖像分辨率C.改變圖像顏色D.模糊圖像多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用領(lǐng)域的有：A.自動(dòng)駕駛B.人臉識(shí)別C.醫(yī)學(xué)影像分析D.視頻監(jiān)控2.常見(jiàn)的圖像分類模型有：A.ResNetB.InceptionC.MobileNetD.AlexNet3.數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法包括：A.裁剪B.噪聲添加C.亮度調(diào)整D.對(duì)比度調(diào)整4.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的評(píng)估指標(biāo)有：A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1分?jǐn)?shù)D.mAP5.圖像特征描述子有：A.ORBB.SURFC.LBPD.HOG6.卷積層的參數(shù)包括：A.卷積核大小B.步長(zhǎng)C.填充方式D.輸出通道數(shù)7.目標(biāo)檢測(cè)的評(píng)價(jià)指標(biāo)中與定位精度有關(guān)的有：A.IoUB.APC.mAPD.F1分?jǐn)?shù)8.以下關(guān)于圖像金字塔的說(shuō)法正確的有：A.包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔B.可用于多尺度特征提取C.金字塔層數(shù)越多越好D.上一層圖像是下一層圖像的下采樣9.深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程中可能遇到的問(wèn)題有：A.過(guò)擬合B.欠擬合C.梯度消失D.梯度爆炸10.圖像分割的方法有：A.閾值分割B.區(qū)域生長(zhǎng)C.分水嶺分割D.基于深度學(xué)習(xí)的分割判斷題（每題2分，共10題）1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)只處理靜態(tài)圖像，不處理視頻。（）2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積核參數(shù)是固定不變的。（）3.圖像的二值化是將圖像轉(zhuǎn)換為只有0和255兩個(gè)值的圖像。（）4.目標(biāo)檢測(cè)中，IoU越大表示檢測(cè)框與真實(shí)框的重合度越高。（）5.深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多，模型效果一定越好。（）6.直方圖均衡化會(huì)改變圖像的原始信息。（）7.圖像特征點(diǎn)越多，特征匹配效果一定越好。（）8.池化層可以在一定程度上增強(qiáng)模型的魯棒性。（）9.語(yǔ)義分割和實(shí)例分割的任務(wù)是相同的。（）10.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以有效緩解過(guò)擬合問(wèn)題。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的主要結(jié)構(gòu)和作用。2.說(shuō)明目標(biāo)檢測(cè)和圖像分類的區(qū)別。3.數(shù)據(jù)增強(qiáng)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中有什么作用？4.簡(jiǎn)述圖像特征提取的目的和常用方法。討論題（每題5分，共4題）1.討論計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用前景和挑戰(zhàn)。2.分析深度學(xué)習(xí)模型在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中過(guò)擬合的原因及解決辦法。3.探討目標(biāo)檢測(cè)算法在安防監(jiān)控中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)和局限性。4.談?wù)動(dòng)?jì)算機(jī)視覺(jué)與人工智能其他領(lǐng)域的聯(lián)系和相互促進(jìn)作用。答案單項(xiàng)選擇題1.C2.D3.B4.C5.B6.A7.B8.C9.A10.A多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ABC8.ABD9.ABCD10.ABCD判斷題1.×2.×3.√4.√5.×6.×7.×8.√9.×10.√簡(jiǎn)答題1.主要結(jié)構(gòu)有卷積層、池化層、全連接層。卷積層提取特征，池化層降維，全連接層分類決策。2.圖像分類是判斷圖像整體類別，目標(biāo)檢測(cè)要找出圖像中目標(biāo)的位置和類別。3.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)多樣性，提高模型泛化能力，緩解過(guò)擬合，增強(qiáng)模型魯棒性。4.目的是提取有代表性特征。常用方法有手工特征（SIFT、HOG）和深度學(xué)習(xí)特征（CNN提?。?。討論題1.前景：輔助診斷、手術(shù)導(dǎo)航等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私、標(biāo)注困難、模型可靠性。2.原因：數(shù)