2025年大學(xué)人工智能（計(jì)算機(jī)視覺）畢業(yè)測(cè)試卷

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______一、單項(xiàng)選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填入括號(hào)內(nèi)）1.以下哪種算法不是計(jì)算機(jī)視覺中常用的特征提取算法？（）A.SIFTB.HOGC.LSTMD.SURF2.在圖像分類任務(wù)中，以下哪個(gè)指標(biāo)用于衡量模型的分類準(zhǔn)確性？（）A.召回率B.F1值C.準(zhǔn)確率D.均方誤差3.對(duì)于目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，常用的深度學(xué)習(xí)框架不包括以下哪個(gè)？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.MATLAB4.圖像的卷積操作主要目的是（）A.增加圖像分辨率B.提取圖像特征C.平滑圖像噪聲D.增強(qiáng)圖像對(duì)比度5.以下哪種顏色空間常用于計(jì)算機(jī)視覺中的圖像分割？（）A.RGBB.HSVC.YUVD.CMYK6.在人臉識(shí)別中，常用的距離度量方法是（）A.歐氏距離B.曼哈頓距離C.余弦距離D.以上都是7.計(jì)算機(jī)視覺中的圖像配準(zhǔn)是指（）A.將不同視角的圖像對(duì)齊B.對(duì)圖像進(jìn)行色彩校正C.提取圖像中的物體輪廓D.增強(qiáng)圖像的紋理信息8.以下哪個(gè)模型是經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于圖像分類？（）A.LeNetB.ResNetC.VGGD.以上都是9.在圖像超分辨率重建中，常用的方法不包括（）A.基于插值的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.基于小波變換的方法D.基于直方圖均衡化的方法10.計(jì)算機(jī)視覺中常用的數(shù)據(jù)集不包括（）A.ImageNetB.PascalVOCC.CIFAR-10D.IMDb二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題5分，每題有兩個(gè)或以上正確答案，請(qǐng)將正確答案填入括號(hào)內(nèi)，少選、多選均不得分）1.以下屬于計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用領(lǐng)域的有（）A.自動(dòng)駕駛B.醫(yī)學(xué)影像分析C.視頻監(jiān)控D.自然語言處理2.計(jì)算機(jī)視覺中常用的圖像預(yù)處理操作包括（）A.圖像增強(qiáng)B.圖像濾波C.圖像二值化D.圖像壓縮3.深度學(xué)習(xí)中用于圖像分類的損失函數(shù)有（）A.交叉熵?fù)p失函數(shù)B.均方誤差損失函數(shù)C.Huber損失函數(shù)D.指數(shù)損失函數(shù)4.以下哪些技術(shù)可用于圖像目標(biāo)檢測(cè)中的區(qū)域生成？（）A.選擇性搜索B.區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)（RPN）C.滑動(dòng)窗口D.分水嶺算法5.在計(jì)算機(jī)視覺中，評(píng)估模型性能的指標(biāo)有（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.平均絕對(duì)誤差三、判斷題（總共10題，每題2分，請(qǐng)判斷對(duì)錯(cuò)，在括號(hào)內(nèi)打“√”或“×”）1.計(jì)算機(jī)視覺就是研究如何讓計(jì)算機(jī)理解和解釋圖像及視頻內(nèi)容。（）2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的池化操作可以減少計(jì)算量和參數(shù)數(shù)量。（）3.圖像的灰度化處理就是將彩色圖像轉(zhuǎn)換為黑白圖像。（）4.深度學(xué)習(xí)模型在計(jì)算機(jī)視覺中的性能只取決于模型結(jié)構(gòu)，與數(shù)據(jù)無關(guān)。（）5.目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，只要檢測(cè)出目標(biāo)物體的位置就可以，不需要考慮目標(biāo)的類別。（）6.圖像分割是將圖像中的不同物體分割開，不需要考慮物體的語義信息。（）7.人臉識(shí)別系統(tǒng)中，只需要提取面部的幾何特征就能準(zhǔn)確識(shí)別身份。（）8.計(jì)算機(jī)視覺中的算法可以直接應(yīng)用于任意類型的圖像，不需要進(jìn)行針對(duì)性調(diào)整。（）9.基于深度學(xué)習(xí)的圖像超分辨率重建可以達(dá)到無限提高圖像分辨率的效果。（）10.在圖像分類任務(wù)中，增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量一定會(huì)提高模型的泛化能力。（）四、簡(jiǎn)答題（總共3題，每題10分，請(qǐng)簡(jiǎn)要回答問題）1.請(qǐng)簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的基本結(jié)構(gòu)和工作原理。2.圖像分類任務(wù)中，如何提高模型的準(zhǔn)確率？請(qǐng)列舉至少三種方法。3.什么是目標(biāo)檢測(cè)的多尺度特征融合？它有什么作用？五、綜合應(yīng)用題（總共1題，每題20分，請(qǐng)結(jié)合所學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問題）給定一個(gè)包含多種場(chǎng)景的圖像數(shù)據(jù)集，要求設(shè)計(jì)一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同場(chǎng)景（如室內(nèi)、室外、森林、海灘等）的準(zhǔn)確分類。請(qǐng)描述系統(tǒng)的整體架構(gòu)、所使用的關(guān)鍵技術(shù)和算法，并說明如何進(jìn)行模型訓(xùn)練和評(píng)估。答案：一、單項(xiàng)選擇題1.C2.C3.D4.B5.B6.D7.A8.D9.D10.D二、多項(xiàng)選擇題1.ABC2.ABC3.A4.ABC5.ABC三、判斷題1.√2.√3.×4.×5.×6.×7.×8.×9.×10.×四、簡(jiǎn)答題1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)包括輸入層、卷積層、池化層、全連接層等。工作原理是通過卷積層提取圖像特征，池化層降低特征維度，全連接層進(jìn)行分類或回歸等操作。卷積核在圖像上滑動(dòng)進(jìn)行卷積運(yùn)算，提取局部特征，不斷堆疊這些層以獲取更高級(jí)的語義特征。2.提高圖像分類準(zhǔn)確率的方法：增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量；選擇合適的模型結(jié)構(gòu)；采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)；調(diào)整優(yōu)化器參數(shù)和學(xué)習(xí)率；進(jìn)行模型融合；使用正則化技術(shù)防止過擬合。3.目標(biāo)檢測(cè)的多尺度特征融合是將不同尺度下提取的特征進(jìn)行融合。作用是可以綜合利用不同尺度的信息，小尺度特征包含更多細(xì)節(jié)，大尺度特征包含更全局信息，融合后能提高目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和召回率，更好地檢測(cè)出不同大小的目標(biāo)物體。五、綜合應(yīng)用題整體架構(gòu)：采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如ResNet等）作為基礎(chǔ)模型。關(guān)鍵技術(shù)和算法：利用卷積層提取特征，池化層降低維度，全連接層進(jìn)行分類。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括歸一化等操作。