2026年京東算法工程師筆試計算機視覺技術(shù)應(yīng)用專項訓(xùn)練含答案一、單選題（共10題，每題2分）1.在目標(biāo)檢測任務(wù)中，以下哪種算法通常用于處理小目標(biāo)檢測問題？（）A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSDD.R-CNN2.以下哪種技術(shù)不屬于語義分割的常用方法？（）A.U-NetB.MaskR-CNNC.FasterR-CNND.DeepLab3.在人臉識別中，常用的特征提取方法不包括？（）A.LBPB.HOGC.GaborFilterD.SIFT4.在圖像超分辨率任務(wù)中，以下哪種模型屬于深度學(xué)習(xí)模型？（）A.SRCNNB.EDSRC.LaplacianPyramidD.BilateralFilter5.在視頻目標(biāo)跟蹤中，以下哪種算法不屬于基于檢測的方法？（）A.SORTB.DeepSORTC.KalmanFilterD.FairMOT6.在自動駕駛領(lǐng)域，以下哪種技術(shù)用于車道線檢測？（）A.語義分割B.目標(biāo)檢測C.實例分割D.邊緣檢測7.在醫(yī)學(xué)圖像識別中，以下哪種算法常用于病灶檢測？（）A.FasterR-CNNB.UNetC.YOLOD.ResNet8.在圖像壓縮中，以下哪種技術(shù)屬于有損壓縮？（）A.JPEGB.PNGC.GIFD.TIFF9.在機器人視覺中，以下哪種技術(shù)用于SLAM（即時定位與地圖構(gòu)建）？（）A.SIFTB.SURFC.ORBD.DBoW210.在增強現(xiàn)實（AR）中，以下哪種算法用于特征匹配？（）A.RANSACB.FLANNC.HoughTransformD.KalmanFilter二、多選題（共5題，每題3分）1.在目標(biāo)檢測中，以下哪些技術(shù)屬于兩階段檢測器？（）A.R-CNNB.FastR-CNNC.YOLOv5D.SSD2.在圖像超分辨率中，以下哪些方法可以提高圖像質(zhì)量？（）A.EDSRB.SRCNNC.BicubicInterpolationD.WaveletTransform3.在人臉識別中，以下哪些技術(shù)可用于活體檢測？（）A.紋理分析B.光學(xué)字符識別（OCR）C.熱成像分析D.網(wǎng)格嵌入4.在自動駕駛中，以下哪些技術(shù)用于障礙物檢測？（）A.LiDARB.RadarC.CameraD.GPS5.在視頻分析中，以下哪些方法可用于行為識別？（）A.3DCNNB.LSTMC.GatedRecurrentUnit（GRU）D.HiddenMarkovModel（HMM）三、填空題（共10題，每題1分）1.在目標(biāo)檢測中，YOLOv5使用______算法進行特征提取。2.語義分割的常用損失函數(shù)是______損失。3.人臉識別中，常用的特征歸一化方法是______。4.圖像超分辨率中，ESPCN模型使用______層進行殘差學(xué)習(xí)。5.視頻目標(biāo)跟蹤中，DeepSORT使用______算法進行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。6.自動駕駛中，車道線檢測常用的霍夫變換是______變換。7.醫(yī)學(xué)圖像分割中，U-Net模型使用______結(jié)構(gòu)進行跳躍連接。8.圖像壓縮中，JPEG使用______算法進行熵編碼。9.機器人SLAM中，ORB特征描述子使用______方法進行特征提取。10.增強現(xiàn)實（AR）中，SLAM需要解決______問題。四、簡答題（共5題，每題5分）1.簡述目標(biāo)檢測與語義分割的區(qū)別。2.簡述人臉識別中活體檢測的常用方法。3.簡述圖像超分辨率中的深度學(xué)習(xí)方法。4.簡述自動駕駛中車道線檢測的常用算法。5.簡述視頻目標(biāo)跟蹤中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法。五、論述題（共1題，10分）結(jié)合京東的業(yè)務(wù)場景（如物流、零售、金融等），論述計算機視覺技術(shù)在其中的應(yīng)用價值及挑戰(zhàn)。答案與解析一、單選題答案與解析1.C.SSD-解析：SSD（SingleShotMultiBoxDetector）采用單階段檢測框架，更適合小目標(biāo)檢測，而FasterR-CNN、YOLOv5屬于兩階段檢測器。2.C.FasterR-CNN-解析：FasterR-CNN屬于兩階段檢測器，主要用于目標(biāo)檢測，而U-Net、MaskR-CNN、DeepLab屬于語義分割方法。3.A.LBP-解析：LBP（LocalBinaryPatterns）主要用于紋理分析，而HOG、GaborFilter、SIFT常用于特征提取。4.B.EDSR-解析：EDSR（EnhancedDeepSuper-Resolution）是深度學(xué)習(xí)模型，而SRCNN是淺層模型，LaplacianPyramid、BilateralFilter屬于傳統(tǒng)方法。5.C.KalmanFilter-解析：KalmanFilter屬于傳統(tǒng)跟蹤方法，而SORT、DeepSORT、FairMOT基于檢測跟蹤。6.B.目標(biāo)檢測-解析：車道線檢測屬于目標(biāo)檢測任務(wù)，而語義分割、實例分割、邊緣檢測不直接用于車道線檢測。7.B.UNet-解析：UNet是醫(yī)學(xué)圖像分割的常用模型，而FasterR-CNN、YOLO、ResNet主要用于目標(biāo)檢測。8.A.JPEG-解析：JPEG是有損壓縮算法，而PNG、GIF、TIFF屬于無損壓縮。9.D.DBoW2-解析：DBoW2（DirectBundleofWords）用于SLAM中的特征匹配，而SIFT、SURF、ORB屬于特征提取方法。10.B.FLANN-解析：FLANN（FastLibraryforApproximateNearestNeighbors）用于特征匹配，而RANSAC、HoughTransform、KalmanFilter不直接用于匹配。二、多選題答案與解析1.A.R-CNN,B.FastR-CNN-解析：R-CNN和FastR-CNN屬于兩階段檢測器，而YOLOv5、SSD屬于單階段檢測器。2.A.EDSR,B.SRCNN-解析：EDSR和SRCNN是深度學(xué)習(xí)超分辨率模型，而BicubicInterpolation、WaveletTransform屬于傳統(tǒng)方法。3.A.紋理分析,C.熱成像分析,D.網(wǎng)格嵌入-解析：活體檢測常用紋理分析、熱成像分析、網(wǎng)格嵌入，而OCR主要用于文字識別。4.A.LiDAR,B.Radar,C.Camera-解析：LiDAR、Radar、Camera常用于障礙物檢測，而GPS主要用于定位。5.A.3DCNN,B.LSTM,C.GatedRecurrentUnit（GRU）-解析：3DCNN、LSTM、GRU常用于視頻行為識別，而HMM屬于傳統(tǒng)方法。三、填空題答案與解析1.MixtureofExperts（MoE）-解析：YOLOv5使用MoE進行特征提取，提高效率。2.交叉熵（Cross-Entropy）-解析：語義分割常用交叉熵?fù)p失函數(shù)。3.L2歸一化-解析：人臉識別中常用L2歸一化。4.殘差-解析：ESPCN模型使用殘差學(xué)習(xí)。5.卡爾曼-解析：DeepSORT使用卡爾曼濾波進行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。6.霍夫-解析：車道線檢測使用霍夫變換。7.U-Net-解析：U-Net使用跳躍連接。8.Huffman-解析：JPEG使用Huffman編碼。9.BRIEF-解析：ORB使用BRIEF方法提取特征。10.SLAM-解析：SLAM需要解決即時定位與地圖構(gòu)建問題。四、簡答題答案與解析1.目標(biāo)檢測與語義分割的區(qū)別-目標(biāo)檢測：定位圖像中的目標(biāo)并分類（如YOLO、SSD）。-語義分割：對圖像中每個像素進行分類（如U-Net）。-區(qū)別：目標(biāo)檢測輸出邊界框，語義分割輸出像素級標(biāo)簽。2.人臉識別中活體檢測的常用方法-紋理分析：檢測紋理變化（如紅外成像）。-熱成像分析：檢測溫度變化（如紅外攝像頭）。-網(wǎng)格嵌入：檢測人臉網(wǎng)格變化（如動態(tài)特征）。-目的是防止照片或視頻攻擊。3.圖像超分辨率中的深度學(xué)習(xí)方法-SRCNN：淺層卷積網(wǎng)絡(luò)，殘差學(xué)習(xí)。-EDSR：深度殘差網(wǎng)絡(luò)，多尺度特征融合。-ESRGAN：生成對抗網(wǎng)絡(luò)，提高圖像真實感。-核心是學(xué)習(xí)低分辨率到高分辨率的映射。4.自動駕駛中車道線檢測的常用算法-霍夫變換：檢測直線（車道線）。-Canny邊緣檢測：提取邊緣。-光流法：檢測車道線運動。-常用于高精地圖構(gòu)建。5.視頻目標(biāo)跟蹤中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法-卡爾曼濾波：預(yù)測和更新目標(biāo)狀態(tài)。-匈牙利算法：最小成本匹配。-深度學(xué)習(xí)：基于特征匹配（如DeepSORT）。-目的是在連續(xù)幀中保持目標(biāo)身份。五、論述題答案與解析計算機視覺技術(shù)在京東的應(yīng)用價值及挑戰(zhàn)-物流場景：-應(yīng)用：倉庫自動化分揀（OCR識別條形碼）、無人機巡檢（目標(biāo)檢測）、無人配送車（SLAM定位）。-挑戰(zhàn)：光照變化、遮擋、實時性要求高。-零售場景：-