2025年(人工智能算法工程師)計算機視覺技術試題及答案一、單選題（每題2分，共20分）1.在YOLOv8中，若將輸入圖像從640×640放大到1280×1280，且保持anchorfree設計，下列哪項指標最可能顯著下降？A.參數(shù)量B.推理延遲C.小目標召回率D.大目標定位誤差答案：B解析：輸入分辨率翻倍，計算量近似提升4倍，對GPU并行度友好但延遲仍顯著增加；小目標召回率通常上升，大目標定位誤差略降，參數(shù)量不變。2.使用VisionTransformer做實例分割時，若將patchsize從16×16改為32×32，MaskAP下降的最核心原因是：A.位置編碼維度減少B.自注意力計算量降低C.局部細節(jié)token數(shù)量減少D.損失函數(shù)權重不變答案：C解析：patch尺寸變大，每patch覆蓋原圖區(qū)域擴大，邊緣細節(jié)被壓縮，掩膜邊緣精度下降，導致AP降低。3.在自監(jiān)督對比學習MoCov3中，若memorybank容量從65536降至4096，下列現(xiàn)象最先出現(xiàn)的是：A.訓練損失震蕩B.負樣本重復采樣概率升高C.梯度爆炸D.學習率自動下降答案：B解析：memorybank縮小，負樣本多樣性驟降，重復采樣概率指數(shù)級上升，導致對比學習效果劣化。4.將EfficientNetB0的Swish激活全部替換為ReLU，在ImageNet上Top1準確率約下降1.2%，其根本原因是：A.ReLU負數(shù)截斷導致信息丟失B.Swish的平滑非單調(diào)性利于深層梯度回傳C.網(wǎng)絡寬度不足D.批歸一化參數(shù)未重標定答案：B解析：Swish的負半軸非零且平滑，使深層仍能接收到小梯度，緩解飽和區(qū)梯度消失。5.在CenterNet中，若將高斯核σ固定為2.0不再隨目標大小自適應，對遠距離小目標的檢測性能影響是：A.假陽性增加B.召回率下降C.定位誤差減小D.無影響答案：B解析：小目標需要更小σ以產(chǎn)生尖銳峰值，固定大σ導致峰值過寬，中心點置信度被拉低，召回下降。6.使用RandAugment時，若將最大增強幅度從10提到20，在CIFAR10上最先觀察到：A.訓練集準確率提升B.驗證集準確率提升C.訓練時間翻倍D.驗證集過擬合加劇答案：D解析：強增強破壞圖像語義，訓練集仍可通過記憶擬合，但驗證集分布偏移加劇，過擬合先出現(xiàn)。7.在DETR中，將decoderquery數(shù)量從100提到500，訓練300epoch后mAP幾乎不變，其原因是：A.二分匹配已飽和B.梯度消失C.位置編碼未共享D.損失函數(shù)權重不足答案：A解析：COCO平均目標數(shù)≈7，100query已冗余，500query僅增加空查詢，二分匹配最優(yōu)解不變。8.使用TensorRT對RetinaNet進行INT8量化時，若檢測頭conv層權重分布呈雙模態(tài)，最可能觸發(fā)：A.量化比例因子飽和B.KL散度校準失效C.層融合失敗D.動態(tài)范圍過大答案：B解析：雙模態(tài)分布使KL散度校準難以找到最佳閾值，導致量化誤差放大，mAP驟降。9.在3D點云分割中，將KPConv的kernel點數(shù)從15提到45，顯存占用增加約：A.15%B.30%C.60%D.100%答案：C解析：kernel點數(shù)線性增加3倍，但哈希表與鄰域索引二次項增長，實測顯存≈1.6倍。10.使用FocalLoss時，若γ從2降到0，對極端前景比例1:1000的樣本，最可能：A.梯度被抑制B.損失值趨近0C.模型退化為CELossD.正負權重反轉答案：C解析：γ=0時FocalLoss退化為帶α加權的交叉熵，失去“難例聚焦”能力。二、多選題（每題3分，共15分，多選少選均不得分）11.下列哪些操作可緩解ViT在小數(shù)據(jù)集上的過擬合？A.使用3D相對位置編碼B.增加MaskRatio至0.75C.采用SAM優(yōu)化器D.降低patchembedding維度答案：B、C、D解析：高maskratio起正則作用；SAM尋找平坦極小值；低維度投影降低容量；3D相對位置編碼對2D小數(shù)據(jù)無益。12.在YOLOv5的anchor聚類中，使用kmeans++初始化相比隨機初始化帶來的好處有：A.降低SSEB.減少迭代次數(shù)C.避免空簇D.提升IoU度量穩(wěn)定性答案：A、B、C解析：kmeans++使初始中心彼此遠離，SSE下降更快，空簇概率低，但IoU穩(wěn)定性與距離度量相關，非直接收益。13.關于ConvNeXt與RegNetY對比，下列說法正確的有：A.ConvNeXt采用更少的激活函數(shù)B.RegNetY使用SE模塊C.ConvNeXt的FLOPs更低D.二者均使用Stage級深度可分離卷積答案：A、B解析：ConvNeXt沿用ResNet瓶頸，每block僅1次激活；RegNetY集成SE；FLOPs取決于具體模型大?。籖egNetY未用深度可分離。14.在多任務學習同時訓練目標檢測與語義分割時，以下哪些策略可緩解梯度沖突？A.GradNorm自動調(diào)整損失權重B.PCGrad投影梯度C.共享encoder+分離decoderD.增加檢測頭通道數(shù)答案：A、B、C解析：GradNorm與PCGrad均為梯度修正算法；分離decoder減少沖突；增加通道數(shù)無關梯度方向。15.使用知識蒸餾將ResNet50→MobileNetV3時，若學生網(wǎng)絡在ImageNet上Top1提升<0.5%，可能原因有：A.教師溫度系數(shù)過低B.僅蒸餾最后一層logitsC.學生容量嚴重不足D.未使用中間特征蒸餾答案：A、B、C、D解析：溫度低則軟分布接近硬標簽；單層logits信息有限；MobileNetV3容量??；無特征蒸餾則空間信息缺失。三、填空題（每空2分，共20分）16.在DeiT中，用于蒸餾的token類型標記符號為________。答案：distillationtoken解析：DeiT新增distillationtoken與classtoken并行，接受教師網(wǎng)絡軟標簽監(jiān)督。17.當使用MixedPrecision訓練時，F(xiàn)P16梯度下溢需啟用________機制。答案：lossscaling解析：對loss乘以比例因子，反向傳播后再縮放權重梯度，避免下溢。18.在CenterNet損失中，中心點heatmap損失權重常設為________。答案：1解析：原論文中heatmap損失權重為1，寬高偏移權重0.1，中心點偏移權重1。19.若將FasterRCNN的RoIPooling改為RoIAlign，mask分支AP提升約________個百分點。答案：2~3解析：RoIAlign消除量化誤差，mask邊緣對齊更準，COCOmaskAP普遍提升2+。20.在3D檢測中，PointPillars將點云離散化的平面分辨率KITTI常用________m。答案：0.16解析：KITTI基準中，xy平面分辨率0.16m，z方向無體素化。21.使用RandAugment時，CIFAR10最佳policy包含________種變換。答案：14解析：RandAugment搜索空間共14種變換（ShearX,Rotate,AutoContrast…）。22.在SwinTransformer中，windowsize由7×7改為12×12，計算復雜度增長比例理論值為________。答案：(12/7)^2≈2.94解析：自注意力計算與window面積成正比。23.若將EfficientNet的compoundscaling系數(shù)φ從1.0提到2.0，深度、寬度、分辨率分別乘以________、________、________。答案：2^0.8≈1.74、2^1.1≈2.14、2^0.35≈1.27解析：EfficientNet統(tǒng)一縮放公式：depth=φ^0.8，width=φ^1.1，resolution=φ^0.35。24.在MMSegmentation中，使用SyncBN時，單卡batchsize不得低于________。答案：2解析：SyncBN需跨卡計算均值方差，單卡batch=1時方差無偏估計失效。25.使用TensorRTINT8量化時，校準集樣本數(shù)一般不少于________。答案：500解析：經(jīng)驗值500張可覆蓋激活分布，低于此數(shù)KL校準誤差顯著增大。四、判斷題（每題1分，共10分，正確打“√”，錯誤打“×”）26.ViT的positionembedding采用正弦編碼后，輸入分辨率可任意改變而無需重新訓練。答案：×解析：正弦編碼雖可外推，但性能下降，仍需微調(diào)。27.在YOLOv4中，Mosaic數(shù)據(jù)增強將4張圖拼接，有效提升小目標檢測。答案：√解析：Mosaic增加小目標出現(xiàn)概率，且引入更多上下文。28.使用GroupNorm時，batchsize大小對訓練穩(wěn)定性幾乎無影響。答案：√解析：GroupNorm計算獨立于batch維度，適用于小batch。29.在DINO中，教師網(wǎng)絡權重更新采用指數(shù)移動平均，動量系數(shù)通常設為0.9。答案：×解析：DINO動量系數(shù)0.996~0.999，0.9過低。30.將ReLU替換為GELU后，網(wǎng)絡推理延遲在CPU上一定增加。答案：√解析：GELU需計算erf或近似，指令數(shù)多于ReLU。31.在MaskRCNN中，mask分支使用sigmoid輸出，每個像素獨立做二分類。答案：√解析：mask分支每像素sigmoid，與sigmoidCE匹配。32.使用CutMix時，標簽變?yōu)榫€性插值，因而無法用于語義分割任務。答案：×解析：CutMix可擴展至分割，對mask同樣做區(qū)域插值。33.在知識蒸餾中，教師模型準確率越高，學生模型準確率一定越高。答案：×解析：教師過強會產(chǎn)生過于尖銳的分布，學生難以擬合，出現(xiàn)“教師越強學生越弱”現(xiàn)象。34.將BatchNorm改為LayerNorm后，模型對輸入圖像亮度變化更魯棒。答案：×解析：LayerNorm沿通道歸一化，對亮度敏感，BatchNorm沿batch歸一化反而更魯棒。35.在CenterNet中，若圖像中無目標，則heatmap損失為0。答案：√解析：heatmap損失僅在正樣本位置計算，負區(qū)域僅由focalloss負樣本項覆蓋，無正樣本時總損失為0。五、簡答題（每題8分，共24分）36.描述DeformableDETR中multiscaledeformableattention的計算流程，并說明其相對標準selfattention的復雜度優(yōu)勢。答案：流程：1)對多尺度特征圖{F_l}，每個queryq采樣K個偏移點，偏移量由線性層預測；2)偏移為浮點，使用雙線性插值獲取采樣特征；3)計算注意力權重A=softmax(QK^T/√d)，其中K為采樣點特征；4)輸出為加權求和。復雜度：標準selfattention為O(HW)^2，deformableattention僅計算K×H×W，K<<HW，故復雜度降至O(KHW)，顯存與計算均線性增長。37.給出一種在邊緣設備部署輕量級語義分割模型的完整量化蒸餾聯(lián)合訓練方案，并說明各階段損失函數(shù)。答案：方案：階段1：全精度教師訓練，CityscapesmIoU>80%；階段2：學生網(wǎng)絡采用STDCSeg，通道剪枝50%；階段3：聯(lián)合訓練a)分割損失：學生與GT間OhemCE；b)特征蒸餾：學生/教師中間層采用L2+AttentionTransfer，權重5；c)量化感知訓練：插入FakeQuant，前向偽量化，反向直通估計；d)輸出蒸餾：KLDiv+溫度4，權重1；e)總損失=L_seg+5×L_feat+1×L_kd；階段4：TensorRTINT8校準，使用entropy校準，禁用first/last層量化；階段5：邊緣GPUJetsonXavier測試，int8mIoU下降<1%，速度提升2.3×。38.解釋為何在自監(jiān)督學習SimSiam中，stopgradient操作能防止模型崩潰，并從優(yōu)化景觀角度給出數(shù)學直覺。答案：stopgradient阻斷預測頭梯度回傳至其中一個分支，使系統(tǒng)無法通過常數(shù)輸出最小化損失，避免trivial解。優(yōu)化景觀上，損失函數(shù)L=?cos(z1,z2)在stopgradient下，參數(shù)更新僅沿一個分支下降，等效在交替優(yōu)化兩個對稱網(wǎng)絡，避免聯(lián)合參數(shù)同時收斂到相同常數(shù)向量，從而維持非零梯度，防止崩潰。六、編程與計算題（共31分）39.（10分）閱讀下列PyTorch代碼片段，指出兩處顯存泄漏隱患并給出修正。```pythonforimgs,targetsindataloader:imgs=imgs.cuda()targets=[{k:v.cuda()fork,vint.items()}fortintargets]loss_dict=model(imgs,targets)loss=sum(loss_dict.values())loss.backward()optimizer.step()print(loss.item())```答案：隱患1：loss_dict未detach，打印時構建計算圖；隱患2：targets張量未在每次迭代后顯式釋放，引用計數(shù)保持。修正：```pythonloss=sum(loss_dict.values())optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()print(loss.detach().item())delimgs,targetstorch.cuda.empty_cache()```40.（10分）給定一個4×4特征圖，stride=1，kernel=3×3，dilation=2，padding=1，計算輸出尺寸，并用Python實現(xiàn)空洞卷積的前向傳播（不調(diào)用nn.Conv2d）。答案：輸出尺寸：o=floor((i+2pd(k1)1)/s)+1=floor((4+22(31)1)/1)+1=floor(1)+1=2。代碼：```pythonimporttorchdefdilated_conv(x,w,bias,dilation=2,padding=1):x:(1,1,4,4),w:(1,1,3,3)