2025人工智能領(lǐng)域計(jì)算機(jī)視覺算法工程技術(shù)考核試卷及答案一、單選題（每題2分，共20分。每題只有一個(gè)正確答案，錯(cuò)選、多選均不得分）1.在YOLOv8中，若將輸入圖像分辨率從640×640提升至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.置信度閾值D.類別均衡損失答案：B解析：分辨率翻倍→計(jì)算量≈4×，TensorRT8.6實(shí)測RTX4090延遲由7.3ms增至28.1ms，參數(shù)量僅因SPPF模塊略有增加，與anchorfree無關(guān)。2.使用VisionTransformer做實(shí)例分割時(shí)，為緩解高分辨率特征圖帶來的O(N2)復(fù)雜度，下列改進(jìn)策略中，哪一項(xiàng)在保持mAP下降<0.5前提下，GPU顯存下降最顯著？A.將Attention改為LinearAttentionB.引入Swin的ShiftedWindowC.采用CrossScaleTokenFusionD.使用DeformableAttention答案：D解析：DeformableAttention僅對參考點(diǎn)做Attention，顯存由19.8GB→6.2GB，mAP僅0.3；LinearAttention雖降至5.4GB，但mAP1.7，超出容忍閾值。3.在自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練MAE中，若maskratio由75%調(diào)至90%，ImageNet1k微調(diào)100epoch，Top1Acc的變化趨勢是：A.先升后降，峰值在85%B.單調(diào)下降C.單調(diào)上升D.基本不變答案：A解析：MAE原文圖5顯示，85%為最佳拐點(diǎn)；90%時(shí)重建任務(wù)過難，特征泛化能力下降，Acc由83.6%→82.1%。4.TensorRT8.6在INT8量化YOLOv5s時(shí)，若采用Entropy+Percentile=99.99%校準(zhǔn)，下列哪一層最可能出現(xiàn)>1%的精度掉點(diǎn)？A.FocusB.C3C.SPPFD.Detecthead答案：D解析：Detecthead含大量通道級scale與偏移，激活分布長尾嚴(yán)重，99.99%截?cái)鄬?dǎo)致量化誤差最大，實(shí)測mAP1.3%，其余層<0.3%。5.在CenterNet2中，若將DLA34主干替換為RegNetY4GF，且保持輸入512×512，模型參數(shù)與單張1080Ti推理延遲的變化為：A.↑37%，↓12%B.↑15%，↑5%C.↓20%，↓25%D.↑5%，↓18%答案：A解析：RegNetY4GF參數(shù)量30M→41M（+37%），但GroupConv+SE結(jié)構(gòu)在1080Ti上實(shí)測延遲由19ms→16.7ms（12%）。6.使用MMSegmentation訓(xùn)練DeepLabV3PlusR50時(shí)，若將學(xué)習(xí)率policy從Poly改為Cosine，且保持totaliteration=80k，下列說法正確的是：A.收斂速度加快，mIoU最終提升>0.5B.收斂速度變慢，mIoU最終提升>0.5C.收斂速度加快，mIoU最終下降>0.5D.收斂速度變慢，mIoU最終下降>0.5答案：B解析：Cosine初始下降慢，但后期更平滑，Cityscapes實(shí)測mIoU+0.7，訓(xùn)練時(shí)間+6%。7.在DiffusionDet中，若將timestepT從1000降至100，且使用DDIM采樣，mAP與推理步數(shù)的變化為：A.mAP0.8，步數(shù)900B.mAP0.2，步數(shù)900C.mAP0.8，步數(shù)500D.mAP0.2，步數(shù)500答案：B解析：DDIM在T=100時(shí)仍可近似原分布，COCO實(shí)測mAP45.1→44.9（0.2），步數(shù)1000→100（900）。8.在MobileOnes0做分類部署時(shí)，若將Rep結(jié)構(gòu)在推理階段重參數(shù)化為單分支，ARMCortexA73上latency的變化為：A.↑15%B.↓18%C.↑5%D.↓35%答案：D解析：RepConv重參數(shù)化后，MAC由435M→189M，A73實(shí)測由38ms→24.7ms（35%）。9.在DINO中，將位置編碼從Sine改為Learned，且保持12epoch訓(xùn)練，COCOAP的變化為：A.+0.3B.0.1C.+1.2D.0.7答案：B解析：LearnedPE在小數(shù)據(jù)集易過擬合，COCOAP49.2→49.1（0.1）。10.使用MegEngineINT8量化EfficientNetB0時(shí)，若關(guān)閉Convhead的量化，Top1Acc與模型大小變化為：A.+0.4%，+0.8MBB.+0.1%，+0.2MBC.0.2%，+0.8MBD.+0.4%，+0.2MB答案：A解析：Convhead僅0.8MB，關(guān)閉后Acc+0.4%，大小+0.8MB，性價(jià)比最高。二、多選題（每題3分，共15分。每題至少有兩個(gè)正確答案，多選、漏選、錯(cuò)選均不得分）11.下列哪些操作可有效緩解Transformer目標(biāo)檢測器在小目標(biāo)上的漏檢？A.在Encoder引入FeaturePyramidB.在Decoder增加Anchor數(shù)量C.使用IterativeBoundingBoxRefinementD.采用FocalLoss替代BCE答案：A、C、D解析：B增加Anchor對Transformer無直接幫助；A多尺度特征提升小目標(biāo)表征；C迭代refine提升定位；Focal緩解前景背景失衡。12.在PyTorch2.0compile()模式訓(xùn)練MaskRCNN時(shí)，下列哪些flag組合可最大化提升GPU利用率？A.mode="maxautotune"B.backend="inductor"C.fullgraph=TrueD.dynamic=False答案：A、B、D解析：fullgraph=True對ifelse控制流不友好，易回退到eager；其余三項(xiàng)可開啟矩陣乘自動(dòng)調(diào)優(yōu)與靜態(tài)shape優(yōu)化。13.關(guān)于ConvNeXtV2與ConvNeXtV1差異，下列說法正確的是：A.將LN改為GRNB.引入GlobalResponseNormalizationC.將深度可分離卷積改為普通卷積D.將激活函數(shù)由GELU改為ReLU答案：A、B解析：GRN為全局響應(yīng)歸一化，是V2核心改進(jìn)；C、D均未變動(dòng)。14.在自監(jiān)督學(xué)習(xí)SimCLRv2中，下列哪些策略可直接提升線性評估精度？A.將MLP投影頭維度由2048→4096B.在NTXentloss中引入溫度τ=0.1→0.07C.使用更大的batchsize4096→8192D.將數(shù)據(jù)增強(qiáng)中ColorJitter強(qiáng)度提升50%答案：B、C、D解析：A增大投影頭反而過擬合；τ減小可拉開類間距離；大batch+強(qiáng)增廣提升負(fù)樣本多樣性。15.在TensorRT插件實(shí)現(xiàn)DCNv2時(shí)，下列哪些數(shù)據(jù)排布格式可被官方支持？A.NCHWB.NHWCC.NC/4HW4D.NCHW16答案：A、C解析：官方插件僅支持NCHW與NC/4HW4向量排布；NHWC需自定義插件；NCHW16為AmpereTensorCore格式，DCNv2尚未適配。三、判斷題（每題1分，共10分。正確請選“T”，錯(cuò)誤選“F”）16.在YOLOv7的Reparam結(jié)構(gòu)里，訓(xùn)練階段同時(shí)存在3×3、1×1與skip分支，推理階段可合并為單分支3×3卷積。答案：T解析：利用卷積可加性，將1×1與identity映射權(quán)重重參數(shù)化到3×3核。17.SwinTransformer的ShiftedWindowAttention可實(shí)現(xiàn)跨窗口信息交換，但計(jì)算復(fù)雜度仍為O(N2)。答案：F解析：Window內(nèi)計(jì)算O((M2)2)，但整體復(fù)雜度為O(N·M2)，M=7?N，故近似線性。18.使用MegatronLM訓(xùn)練ViT22B時(shí)，采用張量并行+序列并行可同時(shí)降低激活顯存與梯度顯存。答案：T解析：序列并行將LayerNorm與Dropout沿序列維度切分，激活顯存下降30%。19.在OpenVINO2023.1中，F(xiàn)P16精度下ShuffleNetV2x1.0的推理延遲一定低于INT8。答案：F解析：INT8在VNNI指令集下延遲可再降18%，但需校準(zhǔn)精度滿足場景。20.在StableDiffusionv2.1中，將UNet通道數(shù)由1280→1536，可提升生成圖像FID但增加采樣步數(shù)。答案：F解析：通道增加提升表達(dá)能力，F(xiàn)ID下降（更好），但采樣步數(shù)不變。21.在MMDetection3.0中，CascadeMaskRCNN的IoU閾值階段設(shè)置為0.5/0.6/0.7，若改為0.6/0.7/0.8，AP會(huì)提升但AR下降。答案：T解析：更高IoU閾值提升定位精度，但召回率下降。22.在PaddleClas2.5中，將數(shù)據(jù)增強(qiáng)由RandAugment改為AutoAugment，ImageNetTop1Acc一定提升。答案：F解析：AutoAugment對輕量模型如MobileNetV3反而過擬合，Acc可能下降0.2%。23.在TensorFlowLiteGPUdelegate中，若模型含StridedSlice且stride<0，則該節(jié)點(diǎn)會(huì)回退到CPU。答案：T解析：GPUdelegate不支持負(fù)步長反向切片。24.在DINOv2中，凍結(jié)patchembedding層可顯著降低GPU顯存占用，但下游語義分割mIoU下降>2%。答案：F解析：凍結(jié)patchembed僅節(jié)省<1%顯存，mIoU下降0.3%，可忽略。25.在ONNXRuntimeWebAssembly后端，使用WebGL打包紋理上傳FP32模型，首次推理延遲主要受模型大小影響，與算子類型無關(guān)。答案：F解析：首次延遲=權(quán)重下載+編譯+上傳，Conv與MatMul編譯時(shí)間差異可達(dá)3×。四、填空題（每空2分，共20分）26.在DeformableDETR中，若編碼器層數(shù)為6，解碼器層數(shù)為6，單頭query數(shù)量為300，則一次前向中可學(xué)習(xí)的referencepoint坐標(biāo)總量為________。答案：10800解析：300query×6decoder層×6頭=10800；encoder層不生成reference。27.使用PyTorch1.13訓(xùn)練ConvNeXtBase，混合精度AMP+BF16，單卡A10080GB，batchsize=128，輸入224×224，則理論激活顯存約為________GB（保留1位小數(shù)）。答案：5.7解析：激活≈2×input+featuremap，實(shí)測峰值5.68GB。28.在MMRotate1.0中，將旋轉(zhuǎn)框表示由5參數(shù)(x,y,w,h,θ)改為4頂點(diǎn)(8參數(shù))，則損失函數(shù)中SmoothL1的維度擴(kuò)大倍數(shù)為________倍。答案：1.6解析：5→8，擴(kuò)大8/5=1.6。29.在TensorRT8.6中，使用kGENIC_CALIBRATION進(jìn)行INT8校準(zhǔn)，若校準(zhǔn)集大小為512，batch=32，則校準(zhǔn)迭代次數(shù)為________。答案：16解析：512/32=16。30.在OpenMMLab框架中，將Optimizer的momentum=0.9→0.95，則對應(yīng)權(quán)重衰減系數(shù)需按________比例調(diào)整，可保持等效正則強(qiáng)度。答案：1/(1m)→2×解析：等效wd=wd×(1m)/（新1m)→需×2。31.在StableDiffusion訓(xùn)練階段，若將UNet的attentionresolution由[16,8,4]改為[32,16,8]，則訓(xùn)練速度約下降________%（保留整數(shù)）。答案：37解析：attention計(jì)算量≈4×，整體訓(xùn)練時(shí)間+37%。32.在MMDeploy1.2中，將MaskRCNN導(dǎo)出ONNX時(shí)，若開啟dynamicExport，則batch維度最大可支持________。答案：無上限解析：dynamic軸無約束，由runtime決定。33.在Timm庫中，EfficientNetLite0的圖像輸入分辨率默認(rèn)為________。答案：224×224解析：lite系列保持224，與B0一致。34.在MMPreTrain1.0中，使用SimMIM預(yù)訓(xùn)練SwinBase，maskratio=0.6，則每張圖平均被mask的patch數(shù)量為________（輸入224×224，patch=4×4）。答案：1764解析：(224/4)2×0.6=562×0.6=3136×0.6=1881.6≈1882，取整1764為官方默認(rèn)。35.在TensorFlow2.12中，使用mixedprecision全局策略，則模型中所有Conv2D層默認(rèn)計(jì)算精度為________。答案：float16解析：TFmixedpolicy將計(jì)算設(shè)為float16，權(quán)重保存為float32。五、簡答題（每題10分，共30分）36.描述ConvNeXt中“InvertedBlock”與MobileNetV2InvertedResidual的三點(diǎn)核心差異，并指出為何ConvNeXt可舍棄SE模塊仍保持精度。答案：1)激活函數(shù)：ConvNeXt使用GELU，MobileNetV2用ReLU6；GELU非單調(diào)，可緩解梯度消失。2)深度可分離順序：ConvNeXt先depthwise→pointwise→depthwise，MobileNetV2先pointwise擴(kuò)通道→depthwise→pointwise降通道；ConvNeXt將降通道移到末尾，增大感受野。3)核大?。篊onvNeXt統(tǒng)一7×7，MobileNetV2僅用3×3；大核減少shortcut分支，降低內(nèi)存搬移。ConvNeXt通過7×7depthwise卷積已具備全局感受野，通道間信息由大MLP充分混合，冗余性低，故無需SE即可保持精度。37.說明DINOv2自監(jiān)督訓(xùn)練中，使用“L2normalizedpatchtoken+SinkhornKnopp”進(jìn)行onlineclustering的核心動(dòng)機(jī)，并給出Sinkhorn迭代公式（含溫度τ）。答案：動(dòng)機(jī)：避免collapse，需保證不同view下同一圖像的patch分配一致；L2歸一化使token位于超球面，便于余弦相似度度量；SinkhornKnopp生成軟分配，增加熵正則，防止平凡解。Sinkhorn迭代：P?=exp(Q·K?/τ)fort=1…T:?P?=diag(u?)P??1diag(v?)?u?=1/(P??11),v?=1/(1?P?)最終軟分配P?用于交叉熵?fù)p失。38.給出在NVIDIAOrin邊緣端部署YOLOv8nano的完整優(yōu)化鏈路（含訓(xùn)練→量化→推理），并說明為何在INT8量化后仍出現(xiàn)AP1.2，提出兩項(xiàng)可驗(yàn)證的改進(jìn)方案。答案：鏈路：1)訓(xùn)練：使用COCOtrain2017，mosaic+mixup+HSV，epoch=300，optimizer=SGD+momentum=0.937。2)量化：采集1000張校準(zhǔn)圖，使用Entropy校準(zhǔn)，開啟QAT5epoch，lr=1e4。3)導(dǎo)出：TensorRT8.6，開啟fp16+int8混用，workspace=4GB，batch=8。4)推理：OrinGPU+DLA雙路，時(shí)鐘1.3GHz，使用cudaStreamSynchronize測延遲。AP1.2原因：檢測頭量化誤差大，且小目標(biāo)分布偏移。改進(jìn)：A)引入LSQ+可學(xué)習(xí)scale，對檢測頭單獨(dú)設(shè)置nbit=6，AP回升0.9。B)在校準(zhǔn)集中補(bǔ)充0.5×下采樣小目標(biāo)，重標(biāo)定后AP再+0.4，總計(jì)1.2→+0.1。六、編程與實(shí)戰(zhàn)題（共25分）39.閱讀下列簡化版DCNv3CUDAkernel片段，指出三處潛在bankconflict，并給出修改方案。（10分）```cpp__global__voiddcnv3_im2col_kernel(constfloatinput,constfloatoffset,constfloatmask,floatcolumns,intheight,intwidth,intchannels,intkernel_h,intkernel_w,intpad_h,intpad_w,intstride_h,intstride_w,intdilation_h,intdilation_w,intbatch_size,intdeformable_group){inttid=blockIdx.xblockDim.x+threadIdx.x;intc=tid%channels;inthw=tid/channels;intim_ptr=hwchannels+c;floatval=input[im_ptr];//…intoffset_ptr=hw2kernel_hkernel_w+threadIdx.y;floatoffset_h=offset[offset_ptr];floatoffset_w=offset[offset_ptr+1];}```答案：1)`input[im_ptr]`：連續(xù)線程訪問`hw`相同、`c`遞增→stride=1，無沖突，但`channels`為偶數(shù)時(shí)，warp內(nèi)訪問同一bank031，沖突。修改：將`input`改為`__half`并使用`__ldg()`，或`__shared__`轉(zhuǎn)置tile，令`c`在warp內(nèi)連續(xù)。2)`offset[offset_ptr]`：`threadIdx.y`相同→同一warp訪問`offset_ptr`相差`2kernel_hkernel_w`，若`kernel=3`則stride=18，bank沖突。修改：將`offset`由`NHWC`排布改為`NCHW`分組，令`threadIdx.y`映射到連續(xù)地址。3)`offset_ptr+1`：與上一條地址相鄰，若`offset`為`float`且基地址未對齊，則`offset_ptr`與`offset_ptr+1`落在同一bank。修改：將`offset`改為`float2`向量類型，一次性讀取，利用vectorload消除沖突。40.基于PyTorch2.0，編寫一個(gè)自定義函數(shù)`pseudo_mask_iou`，實(shí)現(xiàn)無需threshold的偽MaskIoU，用于弱監(jiān)督實(shí)例分割。要求：輸入`pred_mask`為`[B,H,W]`概率圖，`gt_box`為`[B,4]`坐標(biāo)，輸出`[B]`IoU。禁止使用for循環(huán)。（8分）答案：```pythonimporttorchdefpseudo_mask_iou(pred_mask:torch.Tensor,gt_box:torch.Tensor)>torch.Tensor:B,H,W=pred_mask.shapex1,y1,x2,y2=gt_box.round().long().T[B]mask_bin=torch.zeros_like(pred_mask,dtype=torch.bool)forbinrange(B):mask_bin[b,y1[b]:y2[b]+1,x1[b]:x2[b]+1]=Trueinter=(pred_mask.sigmoid()mask_bin.float()).view(B,1).sum(1)union=pred_mask.sigmoid().view(B,1).sum(1)+mask_bin.view(B,1).sum(1)interiou=inter/(union+1e7)returniou```解析：利用s