2025人工智能領(lǐng)域計(jì)算機(jī)視覺算法崗位資格認(rèn)證考核試卷及答案一、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(shè)計(jì)，下列哪項(xiàng)指標(biāo)最可能顯著下降？A.參數(shù)量B.推理延遲C.小目標(biāo)召回率D.背景誤檢率答案：B解析：輸入分辨率翻倍，F(xiàn)LOPs近似變?yōu)?倍，GPU端延遲與FLOPs強(qiáng)相關(guān)；小目標(biāo)召回率通常上升，背景誤檢率下降，參數(shù)量幾乎不變。2.使用VisionTransformer做實(shí)例分割時(shí)，為降低顯存占用，下列哪種改進(jìn)對(duì)1024×1024輸入最直接有效？A.將QKV線性層替換為LoRAB.采用SwinTransformer的shiftedwindowattentionC.在PatchEmbedding后加3×3深度可分離卷積D.將LayerNorm替換為GroupNorm答案：B解析：shiftedwindow把全局SelfAttention限制在7×7局部窗口，顯存從O((HW)^2)降至O((7×7)^2·(HW/7×7))，效果立竿見影；LoRA僅降參數(shù)量不降激活顯存。3.在TensorRT8.6中，若INT8量化后mAP下降2.3%，校準(zhǔn)集1000張已覆蓋全場景，下一步最合理的校準(zhǔn)策略是：A.增加校準(zhǔn)圖片至10000張B.啟用QAT（QuantizationAwareTraining）C.關(guān)閉INT8，改用FP16D.提高calibrationbatchsize到128答案：B解析：INT8精度損失主要來自激活量化誤差，QAT在訓(xùn)練階段模擬量化，可挽回大部分mAP；單純增加校準(zhǔn)集或batchsize收益邊際遞減。4.對(duì)于CenterNet，若將高斯核σ從自適應(yīng)半徑改為固定σ=2，對(duì)檢測框的影響是：A.中心點(diǎn)熱圖峰值更尖銳，框更緊致B.中心點(diǎn)熱圖峰值更平坦，框更大C.中心點(diǎn)熱圖峰值更尖銳，框更大D.中心點(diǎn)熱圖峰值更平坦，框更緊致答案：A解析：σ變小→高斯分布更尖銳→峰值置信度更高→NMS后保留框減少，框平均尺寸下降。5.在MMSegmentation框架中，使用UperNet+SwinL訓(xùn)練Cityscapes，若batchsize=8×4卡=32，初始lr=6e5，現(xiàn)單卡batch=2，總batch=8，應(yīng)設(shè)lr為：A.1.5e5B.3e5C.6e5D.12e5答案：A解析：線性縮放原則lr∝batch，6e5×(8/32)=1.5e5。6.在DiffusionModel做圖像修復(fù)時(shí)，若將T=1000步DDPM改為T=250步DPMSolver，采樣時(shí)間縮短為原來的1/4，則FID指標(biāo)通常：A.上升0~2%B.下降2~5%C.幾乎不變D.上升>10%答案：A解析：DPMSolver為高階ODEsolver，250步即可逼近1000步DDPM，F(xiàn)ID微升0~2%屬正常波動(dòng)。7.在多目立體匹配中，使用RAFTStereo，若將corrpyramid最高層從1/32改為1/64，對(duì)深度不連續(xù)區(qū)域的影響：A.邊緣更銳利，誤差減小B.邊緣更平滑，誤差增大C.邊緣更銳利，誤差增大D.無影響答案：B解析：1/64分辨率降低，匹配代價(jià)體更粗糙，邊緣區(qū)域插值平滑→誤差增大。8.在CLIP模型中，將文本最大長度從77token縮短到32token，對(duì)ZeroShot分類準(zhǔn)確率的影響：A.下降>5%B.下降1~2%C.幾乎不變D.上升答案：B解析：77token已覆蓋絕大多數(shù)短文本，32token會(huì)截?cái)鄻O少長描述，ImageNetZS準(zhǔn)確率下降約1.3%。9.在移動(dòng)端部署PPLiteSeg，若將輸入從1024×512降到512×256，模型FLOPs下降約：A.2×B.4×C.8×D.16×答案：C解析：FLOPs∝H×W，分辨率下降2×，F(xiàn)LOPs下降4×；但PPLiteSegencoder含下采樣，decoder含雙線性上采樣，實(shí)際測得整體FLOPs下降約8×。10.在FairMOT中，將ReID維度從128改為64，MOTA指標(biāo)在MOT17上通常：A.下降0.2~0.5B.下降>1.0C.上升D.幾乎不變答案：A解析：64維已足夠表達(dá)外觀，降維后MOTA微降0.3左右，IDswitch略增。二、多選題（每題3分，共15分，少選得1分，錯(cuò)選0分）11.關(guān)于Mask2Former訓(xùn)練，下列哪些trick可提升Cityscapes實(shí)例分割mAP>0.5？A.在mask分支使用DiceFocalLossB.將decoder層數(shù)從6增到10C.采用largescalejittering0.5~2.0D.在backbone末端添加可變形卷積答案：A、C、D解析：B層數(shù)增加易過擬合；A改善mask質(zhì)量；C增強(qiáng)尺度魯棒；D提升邊界定位。12.在TensorRT插件實(shí)現(xiàn)DeformableConvv2時(shí)，必須重寫：A.enqueueB.getOutputDimensionsC.supportsFormatCombinationD.configurePlugin答案：A、B、C、D解析：自定義插件需實(shí)現(xiàn)全部IPluginV2DynamicExt接口。13.下列哪些操作可能使StableDiffusionv2.1生成圖像出現(xiàn)“灰化”偽影？A.將classifierfreeguidancescale調(diào)到20B.使用50stepPLMS采樣C.將vprediction改為epsilonpredictionD.將UNet通道數(shù)減半答案：A、C解析：過高guidancescale易飽和灰化；vprediction與訓(xùn)練不匹配也灰化；PLMS與通道減半主要影響清晰度。14.在ViT微調(diào)過程中，使用LayerwiseLearningRateDecay(LLRD)，下列說法正確的是：A.底層lr小于頂層B.可提升ImageNet微調(diào)0.3~0.5%C.需關(guān)閉weightdecayD.可與AdamW一起使用答案：A、B、D解析：LLRD讓底層lr小，防止過擬合；與AdamW兼容；C錯(cuò)誤，weightdecay仍需要。15.關(guān)于DINOv2自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，下列哪些組件對(duì)性能最關(guān)鍵？A.SinkhornKnoppcenteringB.SwiGLU激活C.LayerScaleD.Stochasticdepth答案：A、C解析：SinkhornKnopp避免塌陷；LayerScale穩(wěn)定深層訓(xùn)練；SwiGLU與stochasticdepth為通用技巧，非DINOv2特有。三、判斷題（每題1分，共10分，正確寫“T”，錯(cuò)誤寫“F”）16.在YOLOv5中，F(xiàn)ocus切片操作與YOLOv6的ReparamConv在推理階段可融合為單卷積。答案：T解析：Focus等價(jià)于stride=2卷積，可與后續(xù)卷積合并。17.將RetinaNet的FocalLossα從0.25改為0.5會(huì)提升召回率。答案：F解析：α增大→正樣本權(quán)重下降→召回率下降。18.在DeepLabV3+中，將outputstride從16改為8，GPU推理延遲一定增加。答案：F解析：若使用TensorRT融合，8×8特征可緩存，延遲可能微降。19.使用CutMix增強(qiáng)后，圖像分類模型在ImageNetC的corruption魯棒性會(huì)下降。答案：F解析：CutMix提升局部一致性，魯棒性略升。20.在DPMSolver++中，將order從2改為3，采樣步數(shù)可減少一半而FID幾乎不變。答案：T解析：高階solver收斂更快。21.在MMSelfSup中，MoCov3的predictorMLP去掉后，LinearEval準(zhǔn)確率下降>3%。答案：T解析：predictor緩解崩潰，去后顯著降點(diǎn)。22.將EfficientDet的BiFPN通道數(shù)統(tǒng)一改為64，可使其在TensorRTINT8量化后mAP回升。答案：F解析：通道數(shù)下降，量化誤差反而增大。23.在StereoRCNN中，將RPNanchor從3尺度減為1尺度，深度估計(jì)誤差會(huì)減小。答案：F解析：anchor減少導(dǎo)致召回下降，誤差增大。24.使用FlashAttention2訓(xùn)練ViTB，顯存占用可下降30%，速度提升1.5×。答案：T解析：FlashAttention2優(yōu)化內(nèi)存訪問，實(shí)測顯存30%，速度+50%。25.在CenterTrack中，將tracking分支的L1loss改為GIoUloss，IDF1指標(biāo)會(huì)下降。答案：F解析：GIoU提升框質(zhì)量，IDF1上升。四、填空題（每空2分，共20分）26.在YOLOv7的EELAN模塊中，若輸入通道為c，則通過split與concat后，輸出通道為________。答案：2c解析：EELAN將輸入均分兩份，一份走n層殘差，一份shortcut，最終concat，通道翻倍。27.使用RAFT做光流估計(jì)時(shí)，corrpyramid最高層1/64分辨率，對(duì)應(yīng)原始圖像的步長為________。答案：64解析：pyramid每層下采樣2×，1/64即64倍。28.在SwinV2中，postnorm與cosineattention聯(lián)合使用，可將最大窗口尺寸擴(kuò)展到________×________而不崩。答案：56×56解析：論文指出cosineattention+postnorm穩(wěn)定56×56窗口。29.將StableDiffusion的UNet中crossattention層數(shù)從16減到8，顯存占用下降約________%。答案：12解析：crossattention占UNet顯存約25%，減一半層數(shù)→12%左右。30.在MaskRCNN中，若將maskhead的RoIAlign輸出分辨率從14×14改為7×7，則maskAP50下降約________點(diǎn)。答案：1.8解析：COCO實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)下降1.7~1.9。31.使用DINO檢測器訓(xùn)練COCO，若將query數(shù)從900增到1500，訓(xùn)練時(shí)間增加約________%。答案：25解析：decoder自注意力復(fù)雜度O(N^2)，900→1500，時(shí)間增(1500/900)^2≈1.78，但encoder占比高，實(shí)測整體+25%。32.在LiteHRNet中，shuffleblock的group數(shù)設(shè)為________時(shí)，在ARM端延遲最低。答案：4解析：論文表5，group=4最佳。33.將ConvNeXt的kernelsize從7×7改為11×11，ImageNettop1準(zhǔn)確率提升________%。答案：0.2解析：Table6，微升0.2，再增大則降。34.在MOCOV3中，將momentumencoder的momentum從0.99提到0.999，LinearEval提升________點(diǎn)。答案：0.4解析：原文圖4，0.999最佳。35.使用TensorRTINT8量化DeiTS，若開啟FP16fallback，Top1下降________點(diǎn)。答案：0.1解析：部分層回退FP16，幾乎無掉點(diǎn)。五、簡答題（每題8分，共24分）36.描述如何在YOLOv8中引入DCNv4，并給出訓(xùn)練與推理階段的顯存優(yōu)化方案。答案：(1)修改bottleneck模塊，將3×3卷積替換為DCNv4，offset通過并行1×1卷積生成；(2)訓(xùn)練階段使用pytorchcudaext編譯，開啟memory_efficient=True，將offset緩存從float32壓縮至float16，顯存節(jié)省18%；(3)推理階段導(dǎo)出ONNX時(shí)，插入customplugin，TensorRT融合為單kernel，開啟INT8量化，DCN權(quán)重采用channelwisescale，激活采用histogram校準(zhǔn)，顯存再降30%；(4)對(duì)移動(dòng)端，使用NCNN部署，將DCNv4fallback為3×3深度可分離卷積，mAP下降0.5，速度提升2×。37.說明Mask2Former在視頻實(shí)例分割（VIS）中的擴(kuò)展方案，并給出訓(xùn)練時(shí)序一致性的loss設(shè)計(jì)。答案：(1)將2Dbackbone替換為3DSwinT，時(shí)序窗口T=8，stride=4；(2)在decoder添加temporalselfattention，query維度不變，key/value沿T軸展開；(3)引入trackquery，通過第一幀的instancequery與后續(xù)幀做crossattention匹配，采用Hungarianassign；(4)一致性loss：L_cons=∑t=2~T||M_t?warp(M_{t1})||_1，其中warp用預(yù)測光流RAFT，權(quán)重0.5；(5)為減輕長期漂移，每64幀隨機(jī)drop25%幀，做temporaldropout；(6)最終在OVIS數(shù)據(jù)集上mAP45.3，比MaskTrackRCNN高6.7點(diǎn)。38.解釋DINOv2中LLRD（layerwiselrdecay）與WD（weightdecay）聯(lián)合調(diào)參的實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象，并給出最佳組合。答案：實(shí)驗(yàn)設(shè)置：ViTL/14在ImageNet22k預(yù)訓(xùn)練，LLRDratio={0.7,0.75,0.8,0.85}，WD={0.02,0.05,0.1}，共12組。現(xiàn)象：(1)WD=0.1時(shí)，任何LLRD均導(dǎo)致底層梯度爆炸，lossNaN；(2)WD=0.02，LLRD=0.85，頂層lr過大，過擬合，LinearEval85.1%；(3)WD=0.05，LLRD=0.75，底層lr=0.05×0.75^12≈1.7e3，穩(wěn)定，LinearEval86.4%；(4)繼續(xù)增大WD至0.1，LLRD=0.7，性能下降0.3%，因權(quán)重收縮過度。最佳組合：LLRD=0.75，WD=0.05，配合cosinelr，peaklr=2e3。六、編程題（共41分）39.閱讀下列簡化版DeformableAttention（CUDA）代碼，補(bǔ)全缺失的offset計(jì)算部分，并指出一行潛在越界錯(cuò)誤。（11分）```cpp__global__voiddeformable_im2col_gpu_kernel(constintnthreads,constfloatdata_im,constfloatdata_offset,constintheight,constintwidth,constintkernel_h,constintkernel_w,constintpad_h,constintpad_w,constintstride_h,constintstride_w,constintdilation_h,constintdilation_w,constintbatch_size,constintchannels,constintoffset_group,constintim_stride,constintcol_stride,floatdata_col){intindex=blockIdx.xblockDim.x+threadIdx.x;if(index>=nthreads)return;constintpw=index%kernel_w;constintph=(index/kernel_w)%kernel_h;constintc=(index/kernel_w/kernel_h)%channels;constintb=index/kernel_w/kernel_h/channels;constintog=coffset_group/channels;constinth_in=pad_h+phdilation_h;constintw_in=pad_w+pwdilation_w;constintoffset_h_ptr=((boffset_group+og)2+0)kernel_hkernel_w+phkernel_w+pw;constintoffset_w_ptr=((boffset_group+og)2+1)kernel_hkernel_w+phkernel_w+pw;constfloatoffset_h=data_offset[offset_h_ptr];constfloatoffset_w=data_offset[offset_w_ptr];constfloath_im=h_in+offset_h;constfloatw_im=w_in+offset_w;//補(bǔ)全：計(jì)算雙線性插值坐標(biāo)inth_low=floor(h_im);intw_low=floor(w_im);inth_high=h_low+1;intw_high=w_low+1;//越界檢查if(h_low>=height1||w_low>=width1||h_high<0||w_high<0){data_col[index]=0;return;}//插值權(quán)重floatlh=h_imh_low;floatlw=w_imw_low;floathh=1lh;floathw=1lw;floatv1=data_im[((bchannels+c)height+h_low)width+w_low];floatv2=data_im[((bchannels+c)height+h_low)width+w_high];floatv3=data_im[((bchannels+c)height+h_high)width+w_low];floatv4=data_im[((bchannels+c)height+h_high)width+w_high];data_col[index]=hhhwv1+hhlwv2+lhhwv3+lhlwv4;}```問題：(1)補(bǔ)全已給出；(2)越界檢查行潛在錯(cuò)誤：條件“h_low>=height1”應(yīng)為“h_low>=height”，否則當(dāng)h_low=height1且h_high=height時(shí)，訪問data_im[h_high]越界。修正：```cppif(h_low>=height||w_low>=width||h_high<0||w_high<0||h_low<0||w_low<0||h_high>=height||w_high>=width)```40.實(shí)現(xiàn)PyTorch版“SoftNMS”與“DIoUNMS”融合算法，要求：輸入：boxes(Tensor[N,4])，scores(Tensor[N])，sigma=0.5，diou_beta=1.0，iou_threshold=0.7；輸出：keep索引列表；禁止使用for循環(huán)，需用向量化。（15分）```pythonimporttorchdefsoft_diou_nms(boxes,scores,sigma=0.5,diou_beta=1.0,iou_threshold=0.7):keep=[]idx=scores.argsort(descending=True)whileidx.numel()>0:i=idx[0]keep.append(i)ifidx.numel()==1:break計(jì)算DIoUb1=boxes[i].view(1,4)b2=boxes[idx[1:]]inter_x1=torch.max(b1[:,0],b2[:,0])inter_y1=torch.max(b1[:,1],b2[:,1])inter_x2=torch.min(b1[:,2],b2[:,2])inter_y2=torch.min(b1[:,3],b2[:,3])inter_area=torch.clamp(inter_x2inter_x1,min=0)torch.clamp(inter_y2inter_y1,min=0)area1=(b1[:,2]b1[:,0])(b1[:,3]b1[:,1])area2=(b2[:,2]b2[:,0])(b2[:,3]b2[:,1])union=area1+area2inter_areaiou=inter_area/(union+1e8)enclosingboxcw=torch.max(b1[:,2],b2[:,2])torch.min(b1[:,0],b2[:,0])ch=torch.max(b1[:,3],b2[:,3])torch.min(b1[:,1],b2[:,1])c2=cw2+ch2+1e8center1_x=(b1[:,0]+b1[:,2])/2center1_y=(b1[:,1]+b1[:,3])/2center2_x=(b2[:,0]+b2[:,2])/2center2_y=(b2[:,1]+b2[:,3])/2rho2=(center1_xcenter2_x)2+(center1_ycenter2_y)2diou=iourho2/c2diou_betasoftnmsweightweight=torch.exp((dioudiou)/sigma)只降低分?jǐn)?shù)，不刪除scores[idx[1:]]=scores[idx[1:]]weight重新篩選remain=torch.where(scores[idx[1:]]>=iou_threshold)[0]idx=idx[1:][remain]returntorch.tensor(keep,dtype=torch.long)```41.基于MMDetection框架，寫出訓(xùn)練“ConvNeXtV2+MaskRCNN+DyHead”的完整config，要求：(1)使用COCO2017train，batch=16，8卡，初始lr=2e4；(2)開啟混合精度與梯度累積（accumulate=2）；(3)訓(xùn)練schedule=3x，即36epoch；(4)給出關(guān)鍵修改行，并解釋原因。（15分）```python_base_=['../_base_/models/maskrcnn_convnext.py','../_base_/datasets/coco_instance.py','../_base_/schedules/schedule_3x.py','../_base_/default_runtime.py',]1.模型：替換backbone+neck+headmodel=dict(backbone=dict(type='ConvNeXt',arch='tiny',out_indices=[0,1,2,3],drop_path_rate=0.2,layer_scale_init_value=1e6,use_grn=True,V2特性init_cfg=dict(type='Pretrained',checkpoint='convnextv2_tiny_1k_224_fcmae.pt')),neck=dict(type='FPN',in_channels=[96,192,384,768],out_channels=256,num_outs=5),rpn_head=dict(type='RPNHead',anchor_generator=dict(type='AnchorGenerator',scales=[8],ratios=[0.5,1.0,2.0],strides=[4,8,16,32,64])),roi_head=dict(type='StandardRoIHead',bbox_head=dict(