2026年大疆創(chuàng)新算法崗筆試計(jì)算機(jī)視覺(jué)典型試題含答案一、選擇題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）考察方向：計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)理論、算法原理1.在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，下列哪種方法通常不需要顯式地學(xué)習(xí)特征表示？A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSDD.R-CNN（原始版本）2.對(duì)于語(yǔ)義分割任務(wù)，以下哪種損失函數(shù)能夠有效平衡邊界像素和全局像素的貢獻(xiàn)？A.DiceLossB.Cross-EntropyLossC.FocalLossD.IoULoss3.在光流估計(jì)中，Lucas-Kanade方法主要適用于哪種場(chǎng)景？A.全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)B.微小運(yùn)動(dòng)估計(jì)C.大范圍場(chǎng)景變化D.平面運(yùn)動(dòng)假設(shè)4.以下哪種技術(shù)能夠有效緩解深度學(xué)習(xí)模型在目標(biāo)檢測(cè)中出現(xiàn)的“小目標(biāo)檢測(cè)難”問(wèn)題？A.Anchor-Free檢測(cè)B.Multi-scale特征融合C.FeaturePyramidNetwork（FPN）D.RPN（RegionProposalNetwork）5.在視頻理解任務(wù)中，以下哪種模型最適合捕捉長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系？A.3DCNNB.TransformerC.RNN（LSTM）D.CNN+RNN混合模型二、填空題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）考察方向：計(jì)算機(jī)視覺(jué)關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)與概念6.在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，超像素是一種將圖像分割為局部區(qū)域的方法，它能夠保留圖像的空間結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義一致性。7.語(yǔ)義分割的目標(biāo)是將圖像中的每個(gè)像素分配到預(yù)定義的類(lèi)別中，例如道路、行人、車(chē)輛等。常用的損失函數(shù)包括交叉熵?fù)p失和Dice損失。8.光流是指圖像中像素的運(yùn)動(dòng)軌跡，它可以通過(guò)亮度恒常性原理或光流方程來(lái)估計(jì)。9.目標(biāo)檢測(cè)的任務(wù)通常包括兩個(gè)階段：區(qū)域提議（RegionProposal）和分類(lèi)與回歸。10.視頻動(dòng)作識(shí)別需要同時(shí)考慮時(shí)空信息，常用的模型包括3DCNN或CNN+RNN架構(gòu)。三、簡(jiǎn)答題（共4題，每題5分，合計(jì)20分）考察方向：算法原理與實(shí)際應(yīng)用11.簡(jiǎn)述FasterR-CNN的工作流程，并說(shuō)明其在目標(biāo)檢測(cè)中的優(yōu)勢(shì)。12.什么是語(yǔ)義分割中的“像素級(jí)分類(lèi)”問(wèn)題？為什么在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域尤為重要？13.解釋“遮擋問(wèn)題”在目標(biāo)檢測(cè)中的表現(xiàn)，并提出至少兩種緩解策略。14.在視頻理解任務(wù)中，如何利用多模態(tài)信息（如音頻）來(lái)提升動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確性？四、計(jì)算題（共2題，每題10分，合計(jì)20分）考察方向：算法推導(dǎo)與數(shù)學(xué)基礎(chǔ)15.假設(shè)一個(gè)圖像的分辨率是800×600，使用3x3的卷積核進(jìn)行卷積操作，步長(zhǎng)為2，填充為1。請(qǐng)計(jì)算輸出特征圖的尺寸。16.在語(yǔ)義分割任務(wù)中，給定一個(gè)圖像，其真實(shí)標(biāo)簽為：實(shí)際類(lèi)別：[背景,背景,車(chē)輛,車(chē)輛,行人,背景]預(yù)測(cè)類(lèi)別：[背景,背景,背景車(chē)輛,車(chē)輛,行人,背景]請(qǐng)計(jì)算該樣本的Dice系數(shù)（忽略背景類(lèi)別）。五、論述題（共1題，15分）考察方向：算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用場(chǎng)景分析17.大疆創(chuàng)新在無(wú)人機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域有哪些潛在的應(yīng)用場(chǎng)景？請(qǐng)結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)（如目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割、光流等）提出至少三個(gè)具體應(yīng)用方案，并簡(jiǎn)述其技術(shù)挑戰(zhàn)。答案與解析一、選擇題答案1.D（R-CNN原始版本使用手工設(shè)計(jì)的HOG特征，未顯式學(xué)習(xí)特征表示）2.C（FocalLoss通過(guò)調(diào)整權(quán)重平衡邊界和全局像素）3.B（Lucas-Kanade適用于微小運(yùn)動(dòng)，假設(shè)像素鄰域內(nèi)運(yùn)動(dòng)一致）4.C（FPN通過(guò)多尺度特征融合提升小目標(biāo)檢測(cè)能力）5.B（Transformer能夠捕捉長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系，適用于視頻序列）二、填空題答案6.超像素是一種將圖像分割為局部區(qū)域的方法，它能夠保留圖像的空間結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義一致性。7.語(yǔ)義分割的目標(biāo)是將圖像中的每個(gè)像素分配到預(yù)定義的類(lèi)別中，例如道路、行人、車(chē)輛等。常用的損失函數(shù)包括交叉熵?fù)p失和Dice損失。8.光流是指圖像中像素的運(yùn)動(dòng)軌跡，它可以通過(guò)亮度恒常性原理或光流方程來(lái)估計(jì)。9.目標(biāo)檢測(cè)的任務(wù)通常包括兩個(gè)階段：區(qū)域提議（RegionProposal）和分類(lèi)與回歸。10.視頻動(dòng)作識(shí)別需要同時(shí)考慮時(shí)空信息，常用的模型包括3DCNN或CNN+RNN架構(gòu)。三、簡(jiǎn)答題答案11.FasterR-CNN工作流程：-區(qū)域提議（RPN）：利用骨干網(wǎng)絡(luò)（如ResNet）提取特征，RPN直接預(yù)測(cè)候選框位置和類(lèi)別概率。-分類(lèi)與回歸：對(duì)RPN輸出的候選框進(jìn)行分類(lèi)（前景/背景）和邊界框回歸。-損失函數(shù)：結(jié)合分類(lèi)損失（交叉熵）和邊界框回歸損失（L1損失）。優(yōu)勢(shì)：顯著提升檢測(cè)速度（基于區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)并行計(jì)算），成為兩階段檢測(cè)的基準(zhǔn)。12.像素級(jí)分類(lèi)是指將圖像中的每個(gè)像素分配到預(yù)定義類(lèi)別中，例如自動(dòng)駕駛中的車(chē)道線、行人、車(chē)輛等。重要性：高精度像素級(jí)分割能夠提供更細(xì)粒度的場(chǎng)景理解，幫助自動(dòng)駕駛系統(tǒng)做出更可靠的決策（如避障、車(chē)道保持）。13.遮擋問(wèn)題表現(xiàn)：目標(biāo)部分被遮擋導(dǎo)致模型無(wú)法完整識(shí)別（如車(chē)輛被樹(shù)木遮擋時(shí)誤檢為樹(shù)木）。緩解策略：-多尺度檢測(cè)：通過(guò)FPN融合多尺度特征，增強(qiáng)對(duì)部分遮擋目標(biāo)的識(shí)別能力。-注意力機(jī)制：引入空間注意力或通道注意力，聚焦于未被遮擋的關(guān)鍵區(qū)域。14.多模態(tài)信息利用：-音頻-視覺(jué)聯(lián)合特征提?。簩⒁纛l特征（如頻譜圖）與視覺(jué)特征融合，通過(guò)Transformer或CNN+RNN模型捕捉時(shí)空-音頻關(guān)聯(lián)。-場(chǎng)景增強(qiáng)：音頻信息（如腳步聲）可以輔助識(shí)別行人動(dòng)作（如奔跑、行走）。四、計(jì)算題答案15.輸出尺寸計(jì)算：-輸入尺寸：800×600，步長(zhǎng)2，填充1。-卷積核尺寸：3×3。-輸出寬度：`(W-F+2P)/S+1=(800-3+2)/2+1=400`。-輸出高度：`(H-F+2P)/S+1=(600-3+2)/2+1=300`。輸出尺寸：400×300。16.Dice系數(shù)計(jì)算（忽略背景）：-真實(shí)類(lèi)別（非背景）：[車(chē)輛,車(chē)輛,行人]→集合A={車(chē)輛,車(chē)輛,行人}。-預(yù)測(cè)類(lèi)別（非背景）：[車(chē)輛,車(chē)輛,背景車(chē)輛,車(chē)輛,行人]→集合B={車(chē)輛,車(chē)輛,車(chē)輛,車(chē)輛,行人}。-交集：`A∩B={車(chē)輛,車(chē)輛,行人}`（重復(fù)計(jì)數(shù)時(shí)取最小值）。-Dice系數(shù)：`2|A∩B|/(|A|+|B|)=23/(3+5)=0.6`。五、論述題答案17.大疆無(wú)人機(jī)視覺(jué)應(yīng)用方案：-方案1：自主避障與路徑規(guī)劃-技術(shù)：基于實(shí)時(shí)語(yǔ)義分割（如YOLOv5+FPN）識(shí)別障礙物（樹(shù)木、建筑物），結(jié)合光流估計(jì)無(wú)人機(jī)姿態(tài)，動(dòng)態(tài)調(diào)整飛行路徑。挑戰(zhàn)：低光照下分割精度下降，動(dòng)態(tài)障礙物（如行人）檢測(cè)延遲。-方案2：精準(zhǔn)測(cè)繪與三維重建-技術(shù)：利用多視角圖像匹配（SIFT/SURF）和結(jié)構(gòu)光（若無(wú)人機(jī)配備）進(jìn)行高精度三維重建，結(jié)合語(yǔ)義分割生成