2026年計(jì)算機(jī)視覺算法學(xué)習(xí)與模擬題集一、單選題（每題2分，共10題）1.在目標(biāo)檢測任務(wù)中，以下哪種算法通常不適用于小目標(biāo)檢測？A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSDD.RetinaNet答案：A解析：FasterR-CNN依賴ROIPooling，對(duì)小目標(biāo)檢測效果較差，而YOLOv5、SSD、RetinaNet均通過多尺度特征融合提升小目標(biāo)檢測能力。2.在圖像分割任務(wù)中，以下哪種模型屬于深度學(xué)習(xí)模型？A.U-NetB.K-means聚類C.Meanshift算法D.GMM聚類答案：A解析：U-Net是深度學(xué)習(xí)語義分割模型，而其他選項(xiàng)均為傳統(tǒng)聚類算法。3.在人臉識(shí)別中，以下哪種損失函數(shù)常用于緩解類間樣本不平衡問題？A.MSE損失B.Hinge損失C.FocalLossD.L1損失答案：C解析：FocalLoss通過降低易分樣本的權(quán)重，提升難分樣本的損失貢獻(xiàn)，適用于類不平衡場景。4.在視頻理解任務(wù)中，以下哪種模型常用于行為識(shí)別？A.VGG16B.ResNetC.LSTNetD.MobileNet答案：C解析：LSTNet（LongShort-TermNetwork）通過門控機(jī)制捕捉視頻中的時(shí)序依賴，適用于行為識(shí)別。5.在圖像超分辨率任務(wù)中，以下哪種方法屬于非學(xué)習(xí)超分辨率技術(shù)？A.SRCNNB.EDSRC.Bicubic插值D.SRGAN答案：C解析：Bicubic插值是傳統(tǒng)重采樣方法，而其他選項(xiàng)均為深度學(xué)習(xí)超分辨率模型。二、多選題（每題3分，共5題）6.在目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，以下哪些方法常用于處理遮擋問題？A.Siamese網(wǎng)絡(luò)B.卡爾曼濾波C.RNND.MHT（多假設(shè)跟蹤）答案：A、D解析：Siamese網(wǎng)絡(luò)通過孿生學(xué)習(xí)增強(qiáng)特征魯棒性，MHT通過多假設(shè)推理處理遮擋，卡爾曼濾波和RNN不直接針對(duì)遮擋設(shè)計(jì)。7.在自動(dòng)駕駛視覺感知中，以下哪些任務(wù)屬于弱監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用？A.道路分割B.交通標(biāo)志檢測C.行人分類D.曲率估計(jì)答案：A、D解析：弱監(jiān)督學(xué)習(xí)利用稀疏標(biāo)簽（如全圖分割標(biāo)簽或曲率值）訓(xùn)練模型，而其他選項(xiàng)依賴精確邊界框或類別標(biāo)簽。8.在醫(yī)學(xué)圖像分析中，以下哪些方法可用于病灶檢測？A.3DU-NetB.CapsNetC.GAND.K-means聚類答案：A、B解析：3DU-Net和CapsNet通過時(shí)空特征提取和注意力機(jī)制提升病灶檢測精度，GAN和K-means不適用于病灶檢測任務(wù)。9.在圖像檢索任務(wù)中，以下哪些方法屬于度量學(xué)習(xí)范疇？A.TripletLossB.ContrastiveLossC.MSE損失D.HingeLoss答案：A、B、D解析：TripletLoss、ContrastiveLoss和HingeLoss均通過優(yōu)化距離度量學(xué)習(xí)特征表示，MSE損失為回歸損失。10.在無人機(jī)視覺導(dǎo)航中，以下哪些任務(wù)依賴SLAM技術(shù)？A.定位B.建圖C.碰撞檢測D.語義分割答案：A、B解析：SLAM（同步定位與建圖）通過視覺傳感器實(shí)現(xiàn)無人機(jī)的實(shí)時(shí)定位與地圖構(gòu)建，碰撞檢測和語義分割為輔助任務(wù)。三、簡答題（每題5分，共4題）11.簡述FasterR-CNN和YOLOv5在目標(biāo)檢測中的主要差異。答案：-FasterR-CNN采用兩階段檢測框架（區(qū)域提議+分類回歸），依賴ROIPooling處理不同尺度目標(biāo)，計(jì)算復(fù)雜度較高。-YOLOv5采用單階段檢測框架，通過Anchor-Free機(jī)制直接預(yù)測邊界框，支持端到端訓(xùn)練，實(shí)時(shí)性更好。-特征融合：FasterR-CNN使用FPN（特征金字塔網(wǎng)絡(luò)），YOLOv5使用PANet（路徑聚合網(wǎng)絡(luò)）增強(qiáng)多尺度特征提取。12.簡述圖像超分辨率中ESRGAN的優(yōu)勢。答案：-對(duì)抗學(xué)習(xí)：結(jié)合生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）提升重建圖像的真實(shí)感，解決傳統(tǒng)方法易產(chǎn)生偽影的問題。-感知損失：引入感知損失（如VGG損失）替代像素?fù)p失，使重建圖像更符合人眼視覺特性。-分辨率提升：通過多尺度生成器和判別器，支持更高倍數(shù)超分辨率（如4倍放大）。13.簡述自動(dòng)駕駛中視覺里程計(jì)（VO）的挑戰(zhàn)。答案：-長期漂移：累積誤差導(dǎo)致定位精度隨時(shí)間下降，尤其在弱紋理場景。-動(dòng)態(tài)環(huán)境：交通參與者運(yùn)動(dòng)干擾特征匹配，需魯棒的運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法。-計(jì)算效率：實(shí)時(shí)性要求高，需平衡精度與推理速度。14.簡述語義分割中DeepLab系列算法的演進(jìn)特點(diǎn)。答案：-DeepLab1.0：采用空洞卷積（AtrousConvolution）擴(kuò)大感受野，支持任意尺度特征提取。-DeepLabv3：引入ASPP（空洞空間金字塔池化）模塊，融合多尺度上下文信息。-DeepLabv3+：加入ResNet101骨干網(wǎng)絡(luò)，提升分割精度，并支持任意輸入尺寸。四、計(jì)算題（每題10分，共2題）15.已知某圖像超分辨率模型輸入尺寸為256×256，輸出尺寸為1024×1024，網(wǎng)絡(luò)采用3層CNN（卷積核大小5×5，步長2，填充1），求：-每層輸出尺寸；-網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量（忽略BN層）；-若使用Adam優(yōu)化器，學(xué)習(xí)率設(shè)為1e-4，請(qǐng)給出訓(xùn)練建議。答案：-輸出尺寸：第一層：[(256-5+2)/2+1]×[(256-5+2)/2+1]=128×128第二層：[(128-5+2)/2+1]×[(128-5+2)/2+1]=64×64第三層：[(64-5+2)/2+1]×[(64-5+2)/2+1]=32×32-參數(shù)量：每層卷積參數(shù)=5×5×（輸入通道×輸出通道）第一層：5×5×（3×64）=4800第二層：5×5×（64×32）=51200第三層：5×5×（32×16）=25600總參數(shù)量=105600-訓(xùn)練建議：-批歸一化：每層后添加BN層防止梯度消失/爆炸。-學(xué)習(xí)率衰減：使用余弦退火策略，初始學(xué)習(xí)率1e-4，訓(xùn)練5000步后衰減至1e-5。-正則化：加入Dropout（p=0.5）防止過擬合。16.已知某醫(yī)學(xué)圖像分割任務(wù)，數(shù)據(jù)集包含1000張標(biāo)注圖像，其中900張用于訓(xùn)練，100張用于測試。模型采用U-Net（輸入尺寸256×256），損失函數(shù)為DiceLoss，優(yōu)化器為SGD（學(xué)習(xí)率1e-4，動(dòng)量0.9），請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)：-數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略；-評(píng)估指標(biāo)；-訓(xùn)練流程。答案：-數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略：-幾何變換：隨機(jī)旋轉(zhuǎn)（±10°）、翻轉(zhuǎn)、縮放（0.9-1.1）。-色彩變換：亮度調(diào)整（0.8-1.2）、對(duì)比度調(diào)整（0.9-1.1）。-噪聲注入：高斯噪聲（std=0.01）。-評(píng)估指標(biāo)：-Dice系數(shù)：核心指標(biāo)，衡量交并比。-IoU（IntersectionoverUnion）：輔助指標(biāo)，衡量定位精度。-AUC（AreaUnderCurve）：繪制ROC曲線評(píng)估泛化能力。-訓(xùn)練流程：-數(shù)據(jù)加載：使用TensorFlowDataset批量加載（batch=16）。-模型訓(xùn)練：200輪epoch，每輪后驗(yàn)證集Dice系數(shù)，早停（patience=20）。-后處理：使用NMS（非極大值抑制）過濾分割結(jié)果，閾值0.5。五、論述題（每題15分，共2題）17.論述自動(dòng)駕駛中3D目標(biāo)檢測的挑戰(zhàn)與解決方案。答案：-挑戰(zhàn)：1.多模態(tài)融合：如何有效結(jié)合2D圖像與3D激光雷達(dá)數(shù)據(jù)。2.尺度變化：遠(yuǎn)距離目標(biāo)分辨率低，近距離目標(biāo)細(xì)節(jié)豐富。3.遮擋問題：車輛間相互遮擋導(dǎo)致特征缺失。4.實(shí)時(shí)性：高精度模型需適配車載硬件計(jì)算能力。-解決方案：1.特征融合網(wǎng)絡(luò)：設(shè)計(jì)雙流網(wǎng)絡(luò)（如PointPillars+CNN），分別處理點(diǎn)云和圖像，通過注意力機(jī)制動(dòng)態(tài)加權(quán)融合。2.多尺度特征提?。翰捎肍PN或PANet提取不同分辨率特征，結(jié)合實(shí)例分割方法（如MaskR-CNN）處理尺度變化。3.動(dòng)態(tài)重采樣：對(duì)稀疏點(diǎn)云進(jìn)行體素化處理，對(duì)密集圖像進(jìn)行下采樣，提升計(jì)算效率。4.輕量化模型：使用MobileNetV3骨干網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合知識(shí)蒸餾技術(shù)壓縮模型參數(shù)。18.論述視覺SLAM在無人機(jī)導(dǎo)航中的關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用場景。答案：-關(guān)鍵技術(shù)：1.特征提取與匹配：SIFT、ORB等不變特征點(diǎn)用于環(huán)境建圖，F(xiàn)LANN加速匹配。2.位姿圖優(yōu)化：Gauss-Newton或Levenberg-Marquardt算法優(yōu)化相機(jī)軌跡。2D/3D點(diǎn)云配準(zhǔn)：ICP（迭代最近點(diǎn)）或NCC（歸一化相關(guān)系數(shù)）。3.回環(huán)檢測：通過RANSAC或RNN網(wǎng)絡(luò)檢測閉環(huán)，優(yōu)化全局軌跡。4.地圖表示：柵格地圖（如2D/3