2025年大數(shù)據(jù)工程師計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用考核試題考試時(shí)長：120分鐘滿分：100分試卷名稱：2025年大數(shù)據(jù)工程師計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用考核試題考核對(duì)象：大數(shù)據(jù)工程師（中等級(jí)別）題型分值分布：-判斷題（總共10題，每題2分）總分20分-單選題（總共10題，每題2分）總分20分-多選題（總共10題，每題2分）總分20分-案例分析（總共3題，每題6分）總分18分-論述題（總共2題，每題11分）總分22分總分：100分---一、判斷題（每題2分，共20分）1.計(jì)算機(jī)視覺中的特征點(diǎn)檢測(cè)主要用于圖像拼接和三維重建，與目標(biāo)識(shí)別無關(guān)。2.YOLO（YouOnlyLookOnce）算法屬于單階段目標(biāo)檢測(cè)器，其檢測(cè)速度比雙階段檢測(cè)器更快。3.在圖像分割任務(wù)中，語義分割和實(shí)例分割的目標(biāo)是相同的，沒有區(qū)別。4.深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練時(shí)需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺方法可以避免數(shù)據(jù)標(biāo)注。5.圖像的邊緣檢測(cè)可以通過Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子實(shí)現(xiàn)，三者效果完全相同。6.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中的池化層主要用于降低特征圖分辨率，同時(shí)保留重要特征。7.在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，非極大值抑制（NMS）用于合并重疊的檢測(cè)框。8.計(jì)算機(jī)視覺中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可以提高模型的泛化能力，但會(huì)增加訓(xùn)練時(shí)間。9.深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性較差，而傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺方法更容易理解模型決策過程。10.計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用中，圖像的歸一化操作可以提高模型的收斂速度。二、單選題（每題2分，共20分）1.下列哪種算法不屬于傳統(tǒng)圖像處理中的邊緣檢測(cè)方法？A.Sobel算子B.Canny算子C.K-means聚類D.Prewitt算子2.在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，下列哪種模型屬于雙階段檢測(cè)器？A.YOLOB.SSDC.FasterR-CNND.RetinaNet3.語義分割和實(shí)例分割的主要區(qū)別在于？A.語義分割只識(shí)別類別，實(shí)例分割不識(shí)別類別B.語義分割識(shí)別類別，實(shí)例分割不識(shí)別類別C.語義分割不識(shí)別類別，實(shí)例分割識(shí)別類別D.語義分割和實(shí)例分割沒有區(qū)別4.下列哪種損失函數(shù)常用于目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)？A.MSEB.Cross-EntropyC.SmoothL1D.KL散度5.在圖像分類任務(wù)中，下列哪種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)屬于深度學(xué)習(xí)模型？A.K近鄰算法B.決策樹C.AlexNetD.支持向量機(jī)6.計(jì)算機(jī)視覺中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)不包括？A.隨機(jī)裁剪B.隨機(jī)翻轉(zhuǎn)C.圖像模糊D.顏色抖動(dòng)7.下列哪種算子不屬于圖像濾波算子？A.高斯濾波B.中值濾波C.Sobel算子D.均值濾波8.在圖像分割任務(wù)中，下列哪種方法屬于半監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.語義分割B.圖像分割C.半監(jiān)督分割D.全監(jiān)督分割9.計(jì)算機(jī)視覺中的特征點(diǎn)檢測(cè)算法不包括？A.SIFTB.SURFC.ORBD.K近鄰算法10.下列哪種技術(shù)不屬于計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)跟蹤方法？A.光流法B.卡爾曼濾波C.K-means聚類D.多目標(biāo)跟蹤三、多選題（每題2分，共20分）1.下列哪些屬于計(jì)算機(jī)視覺中的傳統(tǒng)方法？A.邊緣檢測(cè)B.特征點(diǎn)檢測(cè)C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.圖像分類2.目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，下列哪些屬于評(píng)價(jià)指標(biāo)？A.精確率B.召回率C.mAPD.F1分?jǐn)?shù)3.語義分割任務(wù)中，下列哪些屬于常用損失函數(shù)？A.Dice損失B.Cross-Entropy損失C.BCE損失D.L1損失4.計(jì)算機(jī)視覺中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)包括？A.隨機(jī)旋轉(zhuǎn)B.隨機(jī)裁剪C.顏色抖動(dòng)D.圖像模糊5.圖像分類任務(wù)中，下列哪些屬于深度學(xué)習(xí)模型？A.VGGB.ResNetC.AlexNetD.SIFT6.計(jì)算機(jī)視覺中的特征點(diǎn)檢測(cè)算法包括？A.SIFTB.SURFC.ORBD.K近鄰算法7.目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，下列哪些屬于單階段檢測(cè)器？A.YOLOB.SSDC.FasterR-CNND.RetinaNet8.圖像分割任務(wù)中，下列哪些屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)方法？A.語義分割B.圖像分割C.半監(jiān)督分割D.全監(jiān)督分割9.計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)跟蹤方法包括？A.光流法B.卡爾曼濾波C.K-means聚類D.多目標(biāo)跟蹤10.計(jì)算機(jī)視覺中的圖像預(yù)處理技術(shù)包括？A.圖像灰度化B.圖像二值化C.圖像模糊D.圖像歸一化四、案例分析（每題6分，共18分）1.場(chǎng)景描述：某公司需要開發(fā)一個(gè)智能監(jiān)控系統(tǒng)，用于檢測(cè)倉庫中的異常行為（如人員闖入禁區(qū)、物品掉落等）。假設(shè)你負(fù)責(zé)該項(xiàng)目的計(jì)算機(jī)視覺部分，請(qǐng)簡(jiǎn)述你會(huì)采用哪些技術(shù)方案，并說明選擇這些技術(shù)的理由。2.場(chǎng)景描述：某電商平臺(tái)需要開發(fā)一個(gè)商品識(shí)別系統(tǒng)，用于自動(dòng)識(shí)別用戶上傳的商品圖片，并分類到對(duì)應(yīng)的商品類別中。假設(shè)你負(fù)責(zé)該項(xiàng)目的計(jì)算機(jī)視覺部分，請(qǐng)簡(jiǎn)述你會(huì)采用哪些技術(shù)方案，并說明選擇這些技術(shù)的理由。3.場(chǎng)景描述：某醫(yī)療機(jī)構(gòu)需要開發(fā)一個(gè)醫(yī)學(xué)影像分析系統(tǒng)，用于自動(dòng)識(shí)別X光片中的病灶區(qū)域。假設(shè)你負(fù)責(zé)該項(xiàng)目的計(jì)算機(jī)視覺部分，請(qǐng)簡(jiǎn)述你會(huì)采用哪些技術(shù)方案，并說明選擇這些技術(shù)的理由。五、論述題（每題11分，共22分）1.論述題：請(qǐng)論述計(jì)算機(jī)視覺中目標(biāo)檢測(cè)與目標(biāo)跟蹤的區(qū)別與聯(lián)系，并說明在實(shí)際應(yīng)用中選擇目標(biāo)檢測(cè)或目標(biāo)跟蹤的依據(jù)。2.論述題：請(qǐng)論述計(jì)算機(jī)視覺中數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)的重要性，并舉例說明幾種常用的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法及其作用。---標(biāo)準(zhǔn)答案及解析一、判斷題1.×（特征點(diǎn)檢測(cè)也用于目標(biāo)識(shí)別，如特征匹配）2.√3.×（語義分割識(shí)別類別，實(shí)例分割識(shí)別具體實(shí)例）4.×（傳統(tǒng)方法也需要數(shù)據(jù)標(biāo)注）5.×（Canny算子效果更優(yōu)）6.√7.√8.√9.×（深度學(xué)習(xí)模型可以通過可視化技術(shù)提高可解釋性）10.√二、單選題1.C2.C3.D4.C5.C6.D7.C8.C9.D10.C三、多選題1.A,B2.A,B,C,D3.A,B,C4.A,B,C5.A,B,C6.A,B,C7.A,D8.A,B9.A,B,D10.A,B,C,D四、案例分析1.技術(shù)方案：-采用目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)（如YOLO或FasterR-CNN）檢測(cè)人員或物品的位置。-采用圖像分割技術(shù)（如語義分割）識(shí)別禁區(qū)。-采用行為識(shí)別技術(shù)（如光流法）檢測(cè)異常行為。-理由：目標(biāo)檢測(cè)可以快速定位異常對(duì)象，圖像分割可以精確定位禁區(qū)，行為識(shí)別可以識(shí)別異常行為模式。2.技術(shù)方案：-采用圖像分類技術(shù)（如ResNet或VGG）對(duì)商品圖片進(jìn)行分類。-采用特征提取技術(shù)（如SIFT或ORB）提取商品特征。-采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)（如隨機(jī)裁剪、顏色抖動(dòng)）提高模型泛化能力。-理由：圖像分類可以自動(dòng)識(shí)別商品類別，特征提取可以提取商品關(guān)鍵信息，數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以提高模型魯棒性。3.技術(shù)方案：-采用醫(yī)學(xué)影像分割技術(shù)（如U-Net）識(shí)別病灶區(qū)域。-采用圖像增強(qiáng)技術(shù)（如對(duì)比度增強(qiáng)）提高病灶可見性。-采用深度學(xué)習(xí)模型（如CNN）進(jìn)行病灶分類。-理由：醫(yī)學(xué)影像分割可以精確定位病灶，圖像增強(qiáng)可以提高病灶對(duì)比度，深度學(xué)習(xí)模型可以自動(dòng)識(shí)別病灶類型。五、論述題1.目標(biāo)檢測(cè)與目標(biāo)跟蹤的區(qū)別與聯(lián)系：-區(qū)別：目標(biāo)檢測(cè)主要用于識(shí)別圖像中的目標(biāo)并定位其位置（如檢測(cè)框），目標(biāo)跟蹤主要用于在連續(xù)幀中跟蹤目標(biāo)的位置變化。-聯(lián)系：目標(biāo)檢測(cè)是目標(biāo)跟蹤的基礎(chǔ)，目標(biāo)跟蹤需要先進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)才能進(jìn)行后續(xù)的跟蹤。-選擇依據(jù)：如果只需要識(shí)別目標(biāo)位置，選擇目標(biāo)檢測(cè)；如果需要持續(xù)跟蹤目標(biāo)，選擇目