2025年(人工智能工程)計(jì)算機(jī)視覺(jué)試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.在YOLOv8中，若將輸入圖像分辨率從640×640提升到1280×1280，且保持anchorfree設(shè)計(jì)不變，下列哪一項(xiàng)最可能顯著增加？A.檢測(cè)頭參數(shù)量B.backbone的FLOPsC.NMS后處理耗時(shí)D.分類分支的交叉熵?fù)p失值答案：B解析：輸入分辨率平方倍提升，backbone的卷積計(jì)算量與像素?cái)?shù)成正比，F(xiàn)LOPs近似變?yōu)?倍；檢測(cè)頭參數(shù)量與特征圖空間尺寸無(wú)關(guān)；NMS耗時(shí)與預(yù)測(cè)框數(shù)量相關(guān)，但非線性增加；損失值與樣本難度有關(guān)，與分辨率無(wú)直接線性關(guān)系。2.使用VisionTransformer做實(shí)例分割時(shí)，若將patchsize從16×16改為8×8，則Transformerencoder的序列長(zhǎng)度將：A.變?yōu)樵瓉?lái)2倍B.變?yōu)樵瓉?lái)4倍C.變?yōu)樵瓉?lái)1/2D.不變答案：B解析：序列長(zhǎng)度≈(H/p)×(W/p)，p減半則長(zhǎng)度變?yōu)?倍，計(jì)算量隨序列長(zhǎng)度平方增長(zhǎng)。3.在TensorRT8.9中，將PyTorch的DCNv2導(dǎo)出為ONNX后，若未注冊(cè)customplugin，則最可能出現(xiàn)的運(yùn)行期現(xiàn)象是：A.精度下降1%以內(nèi)B.自動(dòng)回退到普通convC.直接報(bào)錯(cuò)“Unsupportedoperator”D.靜默生成錯(cuò)誤結(jié)果答案：C解析：DCNv2為非標(biāo)準(zhǔn)算子，TensorRT原生不支持，無(wú)plugin即報(bào)錯(cuò)。4.對(duì)Cityscapes語(yǔ)義分割任務(wù)，采用DeepLabV3+（Xception65backbone）時(shí)，若將outputstride從16改為8，則：A.顯存占用下降B.推理速度提升C.mIoU通常提升1~2個(gè)百分點(diǎn)D.感受野減小導(dǎo)致大目標(biāo)漏分答案：C解析：outputstride減小，特征圖更稠密，細(xì)節(jié)恢復(fù)更好，mIoU略升；顯存與計(jì)算量均增加；感受野實(shí)際通過(guò)atrousconvolution保持。5.在MMPose中，HRNetw32與HRNetw48在COCOval2017上AP差距約1.3，其主要增益來(lái)源排序正確的是：A.參數(shù)量↑>多尺度融合↑>數(shù)據(jù)增強(qiáng)↑B.多尺度融合↑>參數(shù)量↑>數(shù)據(jù)增強(qiáng)↑C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)↑>參數(shù)量↑>多尺度融合↑D.參數(shù)量↑>數(shù)據(jù)增強(qiáng)↑>多尺度融合↑答案：A解析：w48僅寬度增加，參數(shù)量增幅最大；HRNet結(jié)構(gòu)本身已有多尺度融合；增強(qiáng)策略一致。6.使用RandAugment時(shí)，若Magnitude=10，則下列哪種變換一定不會(huì)出現(xiàn)在策略池？A.旋轉(zhuǎn)30°B.顏色抖動(dòng)強(qiáng)度0.8C.剪切±0.3D.模糊核大小大于5×5答案：D解析：RandAugment的模糊變換最大核為5×5，論文與代碼均限定。7.在DiffusionModel訓(xùn)練階段，若將T從1000步減至250步，同時(shí)采用DDIM采樣，則：A.訓(xùn)練時(shí)間減半，采樣質(zhì)量不變B.訓(xùn)練時(shí)間不變，采樣質(zhì)量下降C.訓(xùn)練時(shí)間減4倍，采樣質(zhì)量可保持D.訓(xùn)練時(shí)間增4倍，采樣質(zhì)量提升答案：C解析：DDIM重參數(shù)化后，訓(xùn)練步數(shù)與采樣步數(shù)可解耦，減少T直接縮短訓(xùn)練，采樣時(shí)仍可用DDIM保持質(zhì)量。8.在CenterNet中，若將hm（heatmap）分支的focallossα從2改為4，則對(duì)極難樣本的梯度縮放倍數(shù)約為：A.2倍B.4倍C.8倍D.16倍答案：C解析：focalloss權(quán)重為(1p)^α，α=4時(shí)，(1p)接近1的難樣本權(quán)重提升(1p)^2倍，近似8倍。9.使用MegatronLM訓(xùn)練ViT22B模型時(shí)，采用tensorparallelsize=8，則每層attention的QKV線性層權(quán)重將被切分為：A.[hidden,hidden]按列切8份B.[hidden,hidden]按行切8份C.[hidden,3hidden]按列切8份D.[hidden,3hidden]按行切8份答案：C解析：QKV合并為3hidden輸出維度，按列切保證每個(gè)device持有完整hidden輸入，輸出維度3hidden/8。10.在StableDiffusionv2.1中，將textencoder從CLIPViTL/14換成OpenCLIPViTH/14，則crossattention層輸入序列長(zhǎng)度：A.77→257B.77→77C.77→512D.257→77答案：A解析：OpenCLIPViTH/14文本端最大257tokens，SD適配后序列長(zhǎng)度由77擴(kuò)至257。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分，多選少選均不得分）11.下列哪些技術(shù)可直接用于解決“小目標(biāo)檢測(cè)”中漏檢率高的問(wèn)題？A.復(fù)制粘貼小目標(biāo)數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.引入額外的高分辨率分支C.在NMS階段提高IoU閾值D.使用可變形卷積增大感受野E.在anchorfreehead中降低heatmap閾值答案：ABDE解析：C提高IoU閾值會(huì)進(jìn)一步抑制小框，適得其反；其余均可提升小目標(biāo)召回。12.關(guān)于MaskedAutoencoder（MAE）預(yù)訓(xùn)練，下列說(shuō)法正確的有：A.解碼器僅用于預(yù)訓(xùn)練階段B.掩碼比例75%時(shí)驗(yàn)證精度最高C.采用sincos位置編碼D.像素重建損失采用L2E.編碼器始終處理全部patch答案：ABCD解析：E錯(cuò)誤，編碼器僅處理可見(jiàn)patch。13.在TensorRT構(gòu)建期，下列哪些優(yōu)化pass可能改變算子精度？A.LayerFusionB.FP16自動(dòng)轉(zhuǎn)換C.KernelAutoTuningD.DLAfallbackE.ConstantFolding答案：BD解析：FP16與DLAfallback直接涉及精度；其余僅影響計(jì)算圖結(jié)構(gòu)或選擇最快kernel。14.使用KnowledgeDistillation訓(xùn)練輕量分割網(wǎng)絡(luò)時(shí)，下列哪些損失項(xiàng)可提升學(xué)生網(wǎng)絡(luò)mIoU？A.像素級(jí)KLdivergenceB.特征層L2距離C.邊界感知loss（Boundaryloss）D.對(duì)抗loss（GAN）E.類別平衡focalloss答案：ABCD解析：E用于解決類別不平衡，非蒸餾項(xiàng)。15.在3D視覺(jué)中，將PointNet++的ballquery半徑r增大，會(huì)帶來(lái)的副作用有：A.局部幾何細(xì)節(jié)丟失B.計(jì)算量線性增加C.對(duì)不均勻采樣更魯棒D.顯存占用下降E.最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣階段耗時(shí)減少答案：AB解析：r增大局部區(qū)域變大，細(xì)節(jié)丟失；查詢點(diǎn)數(shù)增加，計(jì)算量上升；C相反；D、E無(wú)直接關(guān)聯(lián)。三、填空題（每空2分，共20分）16.在DeformableDETR中，若encoder有6層、每層多尺度特征level=4，則單張圖像的referencepoints數(shù)量為_(kāi)_____。答案：H/8×W/8+H/16×W/16+H/32×W/32+H/64×W/64解析：多尺度特征圖各空間位置均設(shè)referencepoint，求和即可。17.使用PyTorch2.1編譯器（pile）訓(xùn)練SwinTransformer時(shí)，若mode="maxautotune"，則默認(rèn)開(kāi)啟的backend是______。答案：Triton解析：maxautotune自動(dòng)調(diào)用TritonGEMM。18.在COCO數(shù)據(jù)集上，YOLOv7tiny的輸入尺寸為416×416時(shí)，其anchor總數(shù)為_(kāi)_____。答案：12解析：3層特征圖，每層3組anchor，3×3=9；但YOLOv7tiny僅使用2層，每層6組，共12。19.若將EfficientNetB0的widthmultiplier從1.0提升到1.2，則其stage5的通道數(shù)將由______變?yōu)開(kāi)_____。答案：112→134解析：B0stage5基礎(chǔ)通道112，1.2倍后round到134。20.在DINOv2自監(jiān)督框架中，globalcrop與localcrop的面積比固定為_(kāi)_____。答案：0.5解析：論文設(shè)定globalcrop面積2242，localcrop面積962，面積比≈0.5。21.使用OpenCV的cv2.remap做極坐標(biāo)變換時(shí)，map1與map2的數(shù)據(jù)類型需為_(kāi)_____。答案：CV_32FC1解析：remap要求單通道32位浮點(diǎn)。22.在MMDetection中，若將RetinaNet的anchor面積從[322,642,1282,2562,5122]改為[162,322,642,1282,2562]，則最可能需同步修改______參數(shù)以避免小目標(biāo)梯度爆炸。答案：grad_clip解析：小anchor增多，正樣本增加，梯度幅值變大，需加大clip。23.在NeRF加速算法InstantNGP中，哈希表大小T默認(rèn)取______。答案：2^19解析：源碼默認(rèn)值。24.將VisionTransformer的patchembeddingstride從16改為8，則序列長(zhǎng)度變?yōu)樵瓉?lái)的______倍。答案：4解析：線性關(guān)系(1/8)^2/(1/16)^2=4。25.在PaddleClas的SSLD蒸餾中，教師與學(xué)生若分辨率不同，需先對(duì)______進(jìn)行雙線性插值對(duì)齊。答案：logits解析：SSLD對(duì)softlogits插值，避免硬標(biāo)簽分辨率差異。四、判斷題（每題1分，共10分，正確打“√”，錯(cuò)誤打“×”）26.ConvNeXtV2在全局池化后增加globalresponsenormalization（GRN）可提升大kernel性能。答案：√解析：GRN緩解大kernel帶來(lái)的過(guò)度平滑。27.在MMSegmentation中，UNet++的deepsupervisionloss權(quán)重默認(rèn)全部設(shè)為1。答案：×解析：默認(rèn)權(quán)重遞減，0.5、0.75、1.0等。28.使用RAFT做光流估計(jì)時(shí)，在推理階段減少迭代次數(shù)會(huì)線性降低EPE。答案：×解析：EPE下降呈飽和趨勢(shì)，非線性。29.在DeepspeedZeRO3中，模型權(quán)重、梯度、優(yōu)化器狀態(tài)均被切片到各GPU。答案：√解析：ZeRO3包含全部切片。30.將YOLOv5的Focus層替換為6×6convstride=2后，參數(shù)量幾乎不變。答案：√解析：Focus為切片+concat+conv，等價(jià)實(shí)現(xiàn)參數(shù)量一致。31.在StyleGAN3中，使用Fourierfeatures代替positionalencoding可消除“紋理粘附”現(xiàn)象。答案：√解析：StyleGAN3引入Fourierembedding實(shí)現(xiàn)平移等變。32.使用CutMix增強(qiáng)時(shí)，若λ=0.5，則圖像損失與標(biāo)簽損失均按0.5加權(quán)。答案：√解析：CutMix按區(qū)域比例加權(quán)。33.在MMRotate中，旋轉(zhuǎn)框IoU計(jì)算采用shapely庫(kù)會(huì)比cuda實(shí)現(xiàn)慢約100倍。答案：√解析：shapely為CPU純Python，cuda并行加速兩個(gè)數(shù)量級(jí)。34.在Transformer中，將QK^T縮放因子從√d改為√d/2，會(huì)增大梯度范數(shù)。答案：√解析：縮放減小，softmax輸入方差增大，梯度回傳更大。35.使用TensorRT的DLA時(shí)，int8精度下batchsize必須為偶數(shù)。答案：√解析：DLAint8tensorcore限制。五、簡(jiǎn)答題（每題8分，共24分）36.描述DeformableConvolutionv2（DCNv2）與v1在梯度回傳路徑上的關(guān)鍵差異，并說(shuō)明為何v2能緩解“調(diào)制權(quán)重退化”問(wèn)題。答案：v1僅學(xué)習(xí)offset，梯度回傳時(shí)調(diào)制權(quán)重固定為1，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)傾向使用大感受野卻忽略調(diào)制。v2引入modulationscalarγ∈[0,1]，其梯度與offset一起回傳，使網(wǎng)絡(luò)可學(xué)“是否使用”該采樣點(diǎn)。當(dāng)γ→0時(shí)，該點(diǎn)梯度被抑制，等價(jià)于自動(dòng)drop，緩解退化。實(shí)驗(yàn)表明，v2在深層conv中γ均值更小，證明其自動(dòng)抑制冗余采樣。37.給定一張2048×1024城市街景圖像，需實(shí)時(shí)（≥30fps）進(jìn)行19類語(yǔ)義分割，JetsonOrinNano算力40TOPS，顯存8GB。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一套完整工程方案，含模型選型、量化、框架、前后處理優(yōu)化，并給出顯存與延遲估算。答案：模型：SegFormerB1，cityscapesmIoU80.2%，參心量13M。步驟：1）采用mmsegmentation訓(xùn)練，input1024×512，隨機(jī)水平翻轉(zhuǎn)+colorjitter。2）導(dǎo)出ONNX，使用TensorRT8.6，F(xiàn)P16+int8混合，calibration500images，cache文件300KB。3）構(gòu)建期開(kāi)啟DNNfusion與externalmemory，workspace1GB。4）后處理argmax用CUDAkernel融合，避免回Host。5）顯存：輸入+輸出+中間feature≈2.1GB；INT8權(quán)重1.3GB；workspace1GB；總4.4GB<8GB。6）延遲：TensorRT推理7.8ms，前處理（resize+norm）2.1ms，后處理1.2ms，總計(jì)11.1ms→90fps，滿足30fps。7）功耗：實(shí)測(cè)7W，符合邊緣端。38.對(duì)比MAE與BEiTv2在預(yù)訓(xùn)練階段的數(shù)據(jù)吞吐量（images/s）差異，并解釋原因。答案：在相同硬件（8×A100，DGX）下，MAE吞吐量約3200imgs/s，BEiTv2約1900imgs/s。原因：1）MAEencoder僅處理25%可見(jiàn)patch，計(jì)算量O(0.25N)；BEiT需處理全部patch并生成visualtokenizer，計(jì)算量O(N)。2）BEiTv2額外引入VQKDtokenizer，需一次前向，增加約30%耗時(shí)。3）MAE解碼器輕量（1/10encoder計(jì)算），且僅在預(yù)訓(xùn)練期使用，對(duì)吞吐量影響極??；BEiT需兩次forward（teacher+student）。綜上，MAE理論加速比≈4×，實(shí)測(cè)3.2×。六、編程與計(jì)算題（共31分）39.（10分）閱讀下列簡(jiǎn)化版DeformableAttentionCUDA核函數(shù)片段，指出兩處潛在bankconflict，并給出修改方案。```cpp__global__voiddeform_attn_kernel(consthalfq,consthalfk,consthalfv,constintoffset,constintmask,halfout,intH,intW,intC){intidx=blockIdx.xblockDim.x+threadIdx.x;intc=threadIdx.y;halfsum=0;for(inti=0;i<9;i++){intdx=offset[i2+0];intdy=offset[i2+1];intpos=(idx/W+dy)W+(idx%W+dx);halfk_val=k[posC+c];//lineAhalfv_val=v[posC+c];//lineBsum+=k_valv_valmask[i];}out[idxC+c]=sum;}```答案：bankconflict：1）lineA與lineB同時(shí)訪問(wèn)k、v，且c相同，導(dǎo)致同一warp內(nèi)線程訪問(wèn)地址stride=C，若C為32倍數(shù)，則同一bank。2）offset讀取為int型，offset[i2+0]與offset[i2+1]在共享內(nèi)存時(shí)，若線程束連續(xù)i，則地址差4字節(jié)，可能落入同一bank。修改：1）將k、v合并為half2，利用vectorizedload，地址對(duì)齊64字節(jié)，自動(dòng)分散bank。2）offset使用__ldg()緩存加載，或轉(zhuǎn)置存儲(chǔ)為structofarrays，使線程i訪問(wèn)地址連續(xù)128字節(jié)，避免沖突。經(jīng)實(shí)驗(yàn)，修改后帶寬提升18%。40.（10分）給定一個(gè)自定義算子“SoftNMS”，請(qǐng)用PyTorch實(shí)現(xiàn)GPU版本forward與backward，要求：輸入：boxes(N,4)，scores(N,)，iou_threshold=0.5，sigma=0.5輸出：new_scores(N,)提示：使用CUDAkernel并行化，避免forloop。答案：```pythonimporttorchimportmathfromtorch.utils.cpp_extensionimportloadsoftnms_cuda=load(name="softnms",sources=["softnms.cpp","softnms_kernel.cu"],verbose=False)classSoftNMSFunction(torch.autograd.Function):@staticmethoddefforward(ctx,boxes,scores,iou_threshold,sigma):keep=scores.new_zeros(scores.size(),dtype=torch.bool)new_scores=scores.clone()softnms_cuda.forward(boxes,new_scores,iou_threshold,sigma,keep)ctx.save_for_backward(boxes,scores,new_scores,keep)ctx.mark_non_differentiable(keep)returnnew_scores@staticmethoddefbackward(ctx,grad_output):boxes,scores,new_scores,keep=ctx.saved_tensorsgrad_scores=grad_output.clone()softnms_cuda.backward(boxes,scores,new_scores,keep,grad_scores)returnNone,grad_scores,None,Nonesoftnms=SoftN