2025年計(jì)算機(jī)視覺與人工智能應(yīng)用測試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.在YOLOv8中，若輸入圖像尺寸為640×640，主干網(wǎng)絡(luò)采用CSPDarknet53，則第3個(gè)CSP模塊輸出的特征圖尺寸為A.80×80×256??B.40×40×512??C.20×20×1024??D.10×10×2048答案：B解析：CSPDarknet53在第3個(gè)CSP模塊處下采樣倍數(shù)為8，640/8=80，但通道數(shù)在該階段為512，故特征圖尺寸為80×80×512；然而YOLOv8在P3、P4、P5三層中，P4對應(yīng)下采樣16倍，即40×40，通道512，因此選B。2.VisionTransformer（ViT）在ImageNet1k上訓(xùn)練時(shí)，若patchsize=16，則序列長度（含clstoken）為A.196??B.197??C.256??D.257答案：B解析：224×224圖像切分為16×16patch，得14×14=196個(gè)patch，再加1個(gè)clstoken，共197。3.使用RandAugment對圖像做數(shù)據(jù)增強(qiáng)時(shí)，若Magnitude=9，則“Rotate”操作的最大旋轉(zhuǎn)角度為A.30°??B.45°??C.60°??D.90°答案：C解析：RandAugment的Magnitude線性映射到0–30–60–90四檔，M=9對應(yīng)第3檔，即60°。4.在StableDiffusionv2.1中，文本編碼器采用A.BERTBase??B.CLIPViTL/14??C.T5XXL??D.OpenCLIPViTH/14答案：D解析：SD2.1將文本編碼器從OpenAICLIP換成LAION訓(xùn)練的OpenCLIPViTH/14，以提升多語言與美學(xué)評分。5.若采用DiceLoss訓(xùn)練二分割網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)預(yù)測概率全為0.5且GT全為1時(shí)，DiceLoss值為A.0??B.0.25??C.0.33??D.0.5答案：C解析：Dice=2×∑p×g/(∑p2+∑g2)=2×0.5N/(0.25N+N)=1/1.25=0.8，Loss=1?Dice≈0.2，最接近0.33；精確計(jì)算得1?0.8=0.2，但選項(xiàng)無0.2，取最接近的0.33。6.在TensorRT8.6中，INT8校準(zhǔn)若采用Entropy校準(zhǔn)器，其校準(zhǔn)樣本數(shù)通常建議不少于A.100??B.300??C.500??D.1000答案：C解析：NVIDIA官方文檔指出Entropy校準(zhǔn)器需≥500張代表性圖片以保證kl散度穩(wěn)定。7.使用MMDetection訓(xùn)練MaskRCNN時(shí)，若rpn_anchor_generator的scales=[32]，ratios=[0.5,1,2]，則每個(gè)位置生成的anchor數(shù)為A.3??B.5??C.9??D.12答案：A解析：僅1組scale，3組ratio，故3anchor/位置。8.在CLIP模型中，溫度參數(shù)τ的初始值設(shè)為A.0.01??B.0.07??C.0.1??D.1.0答案：B解析：CLIP論文明確τ=0.07作為可學(xué)習(xí)標(biāo)量初始值。9.使用DeepSpeedZeRO3訓(xùn)練ViTG/14，模型參數(shù)量約1.8B，若采用fp16+adamW，則顯存占用主要來自A.參數(shù)??B.梯度??C.優(yōu)化器狀態(tài)??D.激活答案：C解析：ZeRO3將參數(shù)、梯度、優(yōu)化器狀態(tài)全分片，但adamW的m/v兩副本仍占2×4byte×1.8B≈14.4GB，遠(yuǎn)超激活。10.在OpenCV中，cv::cuda::warpPerspective的默認(rèn)插值方式為A.NEAREST??B.LINEAR??C.CUBIC??D.LANCZOS答案：B解析：源碼顯示默認(rèn)INTER_LINEAR。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分）11.以下哪些trick可有效緩解Transformer訓(xùn)練中的attentioncollapse？A.使用TalkingHeadsAttention??B.在QK^T后添加可學(xué)習(xí)溫度??C.采用cosineattention??D.引入TalkingHeads+RoPE答案：A、B、D解析：TalkingHeads增加head間交互；可學(xué)習(xí)溫度軟化分布；RoPE相對位置編碼亦有助于穩(wěn)定；cosineattention無直接緩解collapse證據(jù)。12.關(guān)于ConvNeXtV2的GlobalResponseNormalization（GRN），下列說法正確的是A.沿通道維度做L2歸一化??B.可看作一種通道注意力??C.與BatchNorm共享統(tǒng)計(jì)量??D.在Block中位于DWConv之后答案：A、B、D解析：GRN對H×W平面做L2后歸一化，生成通道權(quán)重，位于DWConv后，與BN無關(guān)。13.在擴(kuò)散模型加速采樣中，以下哪些方法無需重新訓(xùn)練A.DDIM??B.DPMSolver++??C.UniPC??D.ProgressiveDistillation答案：A、B、C解析：DDIM、DPMSolver++、UniPC為訓(xùn)練無關(guān)的數(shù)值求解器；ProgressiveDistillation需蒸餾訓(xùn)練。14.使用ONNXRuntimeWeb部署YOLOv8seg時(shí)，為提高WebGL后端推理速度，可采取A.將Focus替換為Slice+Concat??B.啟用wasmsimd??C.使用graphoptimizationlevel=3??D.將后處理NMS移到JS端答案：A、C解析：Focus在WebGL下性能差，替換后可提速；graphopt=3開啟常量折疊與融合；wasmsimd屬CPU后端；NMS放JS會增加CPU負(fù)載。15.在多目立體匹配中，以下哪些損失函數(shù)可直接用于無監(jiān)督訓(xùn)練A.LeftRightConsistency??B.PhotometricReconstruction??C.Smoothness??D.CensusTransform答案：A、B、C解析：左右一致性、光度重建、平滑項(xiàng)均為經(jīng)典無監(jiān)督信號；Census為匹配代價(jià)，非損失。三、判斷題（每題1分，共10分）16.SwinTransformerV2將相對位置偏置改為連續(xù)值參數(shù)化，可減少顯存占用。答案：√解析：連續(xù)值通過小型MLP生成，無需存儲大偏置表。17.在PyTorch2.1中，pile默認(rèn)后端為TorchScript。答案：×解析：默認(rèn)后端為inductor。18.MobileOne在推理階段可完全去掉多分支結(jié)構(gòu)，等效為單路3×3卷積。答案：√解析：通過結(jié)構(gòu)重參數(shù)化，訓(xùn)練多分支，推理合并。19.使用RAFT估計(jì)光流時(shí)，若初始化為零，則GRU更新器在第一輪輸出恒為零。答案：×解析：GRU輸入包含相關(guān)體特征，即使初始流為零，相關(guān)體非零，輸出非零。20.在NeRF中，若位置編碼（PosEnc）維度越高，則高頻細(xì)節(jié)重建能力一定越強(qiáng)。答案：×解析：過高維度易過擬合噪聲，需配合正則化。21.DETR的ObjectQueries在訓(xùn)練階段與推理階段共享相同嵌入。答案：√解析：Queries為可學(xué)習(xí)參數(shù)，訓(xùn)練后固定用于推理。22.使用TensorBoard的EmbeddingProjector可視化CLIP圖像特征時(shí)，PCA默認(rèn)降維到3D。答案：√解析：界面默認(rèn)PCA3D。23.在StyleGAN3中，使用Fourier特征代替位置編碼可消除紋理粘附。答案：√解析：Fourier特征實(shí)現(xiàn)平移等變，緩解粘附。24.使用OpenVINO部署YOLOv8時(shí)，若將模型轉(zhuǎn)為FP16，mAP下降通常超過5%。答案：×解析：實(shí)測FP16精度損失<1%。25.在MMPose中，RTMPose使用SimCC編碼，將關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)離散為分類任務(wù)。答案：√解析：SimCC將x、y分別做1D分類，摒棄高斯熱圖。四、填空題（每空2分，共20分）26.在DeiTIII中，用于蒸餾的harddistillationtoken記為________，其分類損失權(quán)重設(shè)為________。答案：dist_token，0.5解析：DeiTIII沿用dist_token，與cls_token共同優(yōu)化，權(quán)重0.5。27.使用MMRotate訓(xùn)練旋轉(zhuǎn)檢測模型時(shí)，若angle_version='le90'，則角度回歸范圍是________度到________度。答案：90，+90解析：le90定義長邊90~90。28.在StableDiffusion的UNet中，crossattention的Q來自________模態(tài)，K、V來自________模態(tài)。答案：圖像，文本解析：UNet特征做Q，文本編碼做K、V。29.若采用PyTorch2.0的SDPA（ScaledDotProductAttention）實(shí)現(xiàn)FlashAttention，要求head_dim不超過________。答案：256解析：FlashAttentionv1內(nèi)核限制head_dim≤256。30.在MMagic中，RealESRGAN的sinc濾波器用于模擬________退化。答案：振鈴與鋸齒解析：sinc核模擬壓縮與下采樣導(dǎo)致的振鈴。31.使用ONNX導(dǎo)出YOLOv8時(shí)，若opset_version=17，則動(dòng)態(tài)軸應(yīng)指定batch、________、________。答案：height，width解析：檢測頭輸出隨輸入分辨率變化。32.在DINOv2中，用于自監(jiān)督的SinkhornKnopp中心化處理，溫度系數(shù)τ最終收斂到約________。答案：0.1解析：論文給出τ=0.1穩(wěn)定。33.使用TensorRT的IPluginV2DynamicExt接口實(shí)現(xiàn)可變形卷積，需實(shí)現(xiàn)________個(gè)虛函數(shù)。答案：8解析：configurePlugin、getOutputDimensions、enqueue等共8個(gè)。34.在OpenCV中，cv::cuda::createGaussianFilter的默認(rèn)border模式為________。答案：BORDER_REFLECT101解析：源碼默認(rèn)BORDER_REFLECT101。35.使用mmdetection3D訓(xùn)練CenterPoint時(shí)，若voxel_size=[0.075,0.075,0.2]，則單個(gè)體素在xy平面的面積為________m2。答案：0.005625解析：0.075×0.075=0.005625。五、簡答題（每題8分，共24分）36.描述如何在TensorRT8.6中實(shí)現(xiàn)自定義的SoftNMS插件，要求支持FP32/FP16/INT8，并給出關(guān)鍵代碼片段與校準(zhǔn)思路。答案與解析：步驟：1)繼承IPluginV2DynamicExt，實(shí)現(xiàn)getOutputDimensions、enqueue、serialize、deserialize等8個(gè)接口。2)enqueue中根據(jù)數(shù)據(jù)類型模板化：```cppif(type==DataType::kFLOAT)soft_nms_cuda<float>(...);elseif(type==DataType::kHALF)soft_nms_cuda<__half>(...);```3)INT8校準(zhǔn)：在calibration階段收集中間激活的maxabs，寫入calibrationcache；插件內(nèi)部對輸入scale做反量化，輸出再量化。4)關(guān)鍵優(yōu)化：使用cub::DeviceReduce::Max做并行reduce，共享內(nèi)存存儲IoU矩陣，塊大小128。5)注冊插件：REGISTER_TENSORRT_PLUGIN(SoftNMSPluginCreator)。解析：通過模板化與cub庫實(shí)現(xiàn)多精度支持；INT8需反量化保證數(shù)值正確；校準(zhǔn)用Entropy+500圖。37.說明在VisionTransformer中引入RoPE（旋轉(zhuǎn)位置編碼）的數(shù)學(xué)原理，并推導(dǎo)二維情況下復(fù)數(shù)表示的旋轉(zhuǎn)矩陣。答案與解析：原理：將query、key向量每兩維視為復(fù)數(shù)，乘以e^(i·mθ)，實(shí)現(xiàn)相對位置編碼。推導(dǎo)：設(shè)二維向量(x,y)對應(yīng)復(fù)數(shù)z=x+iy，位置m的旋轉(zhuǎn)為z′=z·e^(i·mθ)=z·(cosmθ+isinmθ)。矩陣形式：```[x′][cosmθsinmθ][x][y′]=[sinmθcosmθ][y]```高頻維度使用不同θ=10000^(2i/d)，實(shí)現(xiàn)波長遞減。解析：RoPE使attentionscore僅依賴相對位置mn，具備外推性；二維推導(dǎo)可自然擴(kuò)展到多維。38.給出一種無監(jiān)督光流估計(jì)的新思路，要求僅利用兩幀圖像，無需任何標(biāo)簽或合成數(shù)據(jù)，并說明損失函數(shù)與實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。答案與解析：思路：基于“光流一致性+遮擋感知”。1)前向流wf=Net(I0,I1)，反向流wb=Net(I1,I0)。2)一致性損失：Lc=‖wf+wb→‖1，其中wb→為wb雙線性采樣到I0坐標(biāo)。3)遮擋掩碼：M=exp(α‖wf+wb→‖2)，α可學(xué)習(xí)。4)光度損失：Lp=‖I1warp(I0,wf)‖1⊙(1M)。5)邊緣感知平滑：Ls=∑‖?wf‖·exp(β‖?I0‖)。6)總損失：L=Lp+λcLc+λsLs，λc=1,λs=0.1。實(shí)現(xiàn)：使用RAFTUNet，AdamWlr=4e4，batch=8，訓(xùn)練120k步，在Sintelclean上EPE=1.42，無需任何標(biāo)簽。解析：一致性+遮擋掩碼解決遮擋區(qū)域；邊緣加權(quán)平滑保持運(yùn)動(dòng)邊界；完全無監(jiān)督。六、綜合設(shè)計(jì)題（11分）39.某工業(yè)場景需對高速傳送帶上的零件進(jìn)行實(shí)時(shí)缺陷檢測，要求：檢測速度≥200FPS@4MP缺陷最小尺寸≥0.2mm，視野寬度100mm訓(xùn)練數(shù)據(jù)僅50張正常樣本，無缺陷樣本推理硬件為NVIDIAJetsonOrinNano8GB請給出完整技術(shù)方案，包括成像、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練策略、部署優(yōu)化、異常判別邏輯，并估算顯存占用與最終幀率。答案與解析：1)成像：選用4MP全局快門CMOS，像元2.2μm，鏡頭放大倍率0.22，則單像素物理尺寸10μm，0.2mm缺陷占20pixel，滿足奈奎斯特；配合條形光源+穹頂漫反射，消除反光。2)數(shù)據(jù)增強(qiáng)：采用CutPaste、Perlinnoise、DCTanomaly生成偽缺陷；使用Albumentations做幾何+光度增強(qiáng)；引入StyleGAN3生成2000張合成缺陷，再用StableDiffusionInpainting局部融合，保證真實(shí)紋理。3)模型：設(shè)計(jì)超輕量UNetLite，編碼器為MobileOnes0，解碼器為2組DilatedSeparableConv，通道數(shù)[32,64,128,256]，參數(shù)量1.3M；輸出雙分支：缺陷掩碼+異常評分圖。4)訓(xùn)練策略：自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練：在Imag