2025年高職（人工智能技術(shù)應(yīng)用）圖像分類試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______第I卷（選擇題共40分）（總共8題，每題5分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填在括號(hào)內(nèi)）1.以下哪種算法常用于圖像分類的特征提?。浚ǎ〢.決策樹算法B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法C.支持向量機(jī)算法D.樸素貝葉斯算法2.在圖像分類中，RGB顏色模式下每個(gè)像素點(diǎn)由多少位數(shù)據(jù)表示？（）A.8位B.16位C.24位D.32位3.圖像分類中，數(shù)據(jù)集劃分通常不包括以下哪種方式？（）A.按比例隨機(jī)劃分B.按類別順序劃分C.按時(shí)間順序劃分D.按圖像大小劃分4.以下哪個(gè)不是圖像分類常用的評(píng)估指標(biāo)？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差5.圖像分類模型訓(xùn)練時(shí)，以下哪種優(yōu)化器收斂速度通常較快？（）A.SGDB.AdagradC.RMSPropD.Adam6.對(duì)于灰度圖像，其像素值范圍通常是多少？（）A.0-255B.0-1024C.0-65535D.0-17.在圖像分類中，增加數(shù)據(jù)集的大小通常會(huì)對(duì)模型性能產(chǎn)生什么影響？（）A.性能下降B.性能不變C.性能先上升后下降D.性能提升8.以下哪種圖像預(yù)處理操作可以增強(qiáng)圖像的對(duì)比度？（）A.高斯模糊B.直方圖均衡化C.中值濾波D.雙邊濾波第II卷（非選擇題共60分）9.（10分）簡述圖像分類的基本流程。10.（10分）請(qǐng)說明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積層的作用。11.（10分）在圖像分類中，如何處理不平衡數(shù)據(jù)集？12.（15分）閱讀材料：現(xiàn)有一個(gè)圖像分類任務(wù)，需要對(duì)動(dòng)物和植物的圖像進(jìn)行分類。數(shù)據(jù)集包含1000張動(dòng)物圖像和200張植物圖像。使用某分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，在測(cè)試集上得到的混淆矩陣如下：|預(yù)測(cè)類別\真實(shí)類別|動(dòng)物|植物||----|----|----||動(dòng)物|800|50||植物|100|50|計(jì)算該模型在動(dòng)物和植物類別上的準(zhǔn)確率、召回率和F1值。13.（15分）閱讀材料：隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，圖像分類在許多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。例如在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，通過對(duì)農(nóng)作物病蟲害圖像進(jìn)行分類，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)病蟲害并采取相應(yīng)措施；在安防領(lǐng)域，對(duì)監(jiān)控圖像進(jìn)行分類可以識(shí)別異常行為。但圖像分類也面臨一些挑戰(zhàn)，比如不同光照條件下圖像的特征變化、圖像中物體的遮擋等。請(qǐng)結(jié)合材料，談?wù)剤D像分類在實(shí)際應(yīng)用中的意義以及面臨的挑戰(zhàn)，并提出一些應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)的方法。答案：1.B2.C3.D4.D5.D6.A7.D8.B9.圖像分類基本流程：首先收集標(biāo)注好的圖像數(shù)據(jù)集，然后對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，包括歸一化、增強(qiáng)等操作。接著選擇合適的圖像分類模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行模型訓(xùn)練，訓(xùn)練過程中調(diào)整模型參數(shù)以最小化損失函數(shù)。訓(xùn)練完成后，使用測(cè)試集評(píng)估模型性能，最后將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于實(shí)際圖像分類任務(wù)。10.卷積層作用：通過卷積核在圖像上滑動(dòng)進(jìn)行卷積操作，提取圖像的局部特征。它可以自動(dòng)捕捉圖像中的紋理、形狀等信息，減少數(shù)據(jù)維度，保留重要特征。同時(shí)，卷積層的參數(shù)共享機(jī)制大大減少了模型的參數(shù)數(shù)量，降低計(jì)算量，提高訓(xùn)練效率和模型的泛化能力。11.處理不平衡數(shù)據(jù)集方法：過采樣少數(shù)類，如復(fù)制少數(shù)類樣本或使用SMOTE算法合成少數(shù)類樣本；欠采樣多數(shù)類，隨機(jī)刪除多數(shù)類樣本；調(diào)整類別權(quán)重，在訓(xùn)練時(shí)對(duì)少數(shù)類賦予更高權(quán)重；使用集成學(xué)習(xí)方法，如Bagging、Boosting等，不同模型對(duì)不平衡數(shù)據(jù)敏感度不同，綜合結(jié)果可提升性能。12.動(dòng)物類別：準(zhǔn)確率=800/(800+100)=8/9；召回率=800/1000=0.8；F1值=2×(8/9×0.8)/(8/9+0.8)=80/89。植物類別：準(zhǔn)確率=50/(50+100)=1/3；召回率=50/200=0.25；F1值=2×(1/3×0.25)/(1/3+0.25)=2/7。13.圖像分類在實(shí)際應(yīng)用中的意義：農(nóng)業(yè)領(lǐng)域可及時(shí)發(fā)現(xiàn)病蟲害保護(hù)農(nóng)作物；安防領(lǐng)域能識(shí)別異常行為保障安全等。面臨挑戰(zhàn)：不同光照下特征變化、