計(jì)算機(jī)視覺工程師認(rèn)證試題集2026年專業(yè)版一、單選題（每題2分，共20題）題目：1.在目標(biāo)檢測任務(wù)中，以下哪種算法通常適用于小目標(biāo)檢測？A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSDD.R-CNN2.以下哪種圖像增強(qiáng)方法主要用于提高圖像對比度？A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯模糊D.Canny邊緣檢測3.在語義分割任務(wù)中，以下哪種損失函數(shù)常用于多類別分類？A.HingeLossB.Cross-EntropyLossC.MeanSquaredErrorD.L1Loss4.以下哪種技術(shù)常用于提高模型的泛化能力？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.知識蒸餾C.EarlyStoppingD.Dropout5.在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，以下哪種優(yōu)化器通常用于處理高維參數(shù)？A.SGDB.AdamC.RMSpropD.Adagrad6.以下哪種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)常用于圖像分類任務(wù)？A.U-NetB.ResNetC.LSTMD.GRU7.在目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，以下哪種算法常用于處理遮擋問題？A.Kalman濾波B.SORTC.DeepSORTD.MeanShift8.以下哪種技術(shù)常用于減少模型的計(jì)算量？A.QuantizationB.PruningC.Fine-tuningD.Augmentation9.在人臉識別任務(wù)中，以下哪種特征提取方法常用于L2歸一化？A.PCAB.LDAC.FisherfaceD.SIFT10.以下哪種方法常用于圖像去噪？A.線性濾波B.非局部均值濾波C.邊緣檢測D.直方圖均衡化二、多選題（每題3分，共10題）題目：1.以下哪些技術(shù)可用于提高模型的魯棒性？A.DropoutB.BatchNormalizationC.DataAugmentationD.WeightDecay2.在目標(biāo)檢測任務(wù)中，以下哪些指標(biāo)常用于評估模型性能？A.PrecisionB.RecallC.mAPD.F1Score3.以下哪些方法可用于圖像分割？A.FCNB.MaskR-CNNC.Superpixel分割D.U-Net4.在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，以下哪些屬于正則化方法？A.L1正則化B.L2正則化C.DropoutD.EarlyStopping5.以下哪些技術(shù)可用于減少模型的過擬合？A.DropoutB.DataAugmentationC.EarlyStoppingD.BatchNormalization6.在人臉識別任務(wù)中，以下哪些方法可用于特征提取？A.EigenfacesB.PCAC.LDAD.FaceNet7.以下哪些算法可用于目標(biāo)跟蹤？A.Kalman濾波B.SORTC.DeepSORTD.MeanShift8.在圖像增強(qiáng)任務(wù)中，以下哪些方法可用于提高圖像清晰度？A.銳化濾波B.中值濾波C.高斯模糊D.邊緣檢測9.以下哪些技術(shù)可用于模型壓縮？A.QuantizationB.PruningC.KnowledgeDistillationD.Fine-tuning10.在自動駕駛領(lǐng)域，以下哪些應(yīng)用常使用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)？A.目標(biāo)檢測B.車道線檢測C.人行橫道線檢測D.自主導(dǎo)航三、判斷題（每題1分，共10題）題目：1.YOLOv5算法適用于小目標(biāo)檢測。（×）2.語義分割任務(wù)的目標(biāo)是檢測圖像中的多個(gè)目標(biāo)。（×）3.Dropout是一種正則化方法。（√）4.Adam優(yōu)化器適用于處理高維參數(shù)。（√）5.U-Net常用于語義分割任務(wù)。（√）6.Kalman濾波常用于目標(biāo)跟蹤。（√）7.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以提高模型的泛化能力。（√）8.Canny邊緣檢測常用于圖像分割。（×）9.PCA常用于人臉識別特征提取。（√）10.圖像去噪可以提高圖像的清晰度。（√）四、簡答題（每題5分，共5題）題目：1.簡述目標(biāo)檢測與語義分割的區(qū)別。2.解釋數(shù)據(jù)增強(qiáng)在計(jì)算機(jī)視覺中的作用。3.描述ResNet網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及其優(yōu)勢。4.說明為什么Adam優(yōu)化器在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中常用。5.簡述人臉識別任務(wù)的常見流程。五、論述題（每題10分，共2題）題目：1.結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場景，論述計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用及其挑戰(zhàn)。2.分析深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中的常見問題，并提出相應(yīng)的解決方案。答案與解析一、單選題1.C-SSD（SingleShotMultiBoxDetector）通過多尺度特征圖檢測不同大小的目標(biāo)，對小目標(biāo)檢測效果較好。2.A-直方圖均衡化通過調(diào)整圖像灰度級分布來增強(qiáng)對比度，適用于低對比度圖像。3.B-Cross-EntropyLoss常用于多類別分類任務(wù)，適用于語義分割中的像素級分類。4.A-數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過隨機(jī)變換（如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)）增加數(shù)據(jù)多樣性，提高模型泛化能力。5.B-Adam優(yōu)化器結(jié)合了Momentum和RMSprop的優(yōu)點(diǎn)，適用于高維參數(shù)優(yōu)化。6.B-ResNet通過殘差連接解決了深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的梯度消失問題，常用于圖像分類。7.C-DeepSORT通過結(jié)合卡爾曼濾波和深度特征，提高了目標(biāo)跟蹤的魯棒性。8.A-Quantization通過降低數(shù)值精度減少模型大小，提高推理速度。9.C-Fisherface通過LDA降維并提取特征，常用于人臉識別。10.B-非局部均值濾波通過局部和全局相似性加權(quán)，有效去除噪聲。二、多選題1.A,B,C,D-Dropout、BatchNormalization、DataAugmentation、WeightDecay均用于提高模型魯棒性。2.A,B,C,D-Precision、Recall、mAP、F1Score均用于評估目標(biāo)檢測模型性能。3.A,B,C,D-FCN、MaskR-CNN、Superpixel分割、U-Net均屬于圖像分割方法。4.A,B,C,D-L1/L2正則化、Dropout、EarlyStopping均屬于正則化方法。5.A,B,C,D-Dropout、DataAugmentation、EarlyStopping、BatchNormalization均用于減少過擬合。6.A,B,C,D-Eigenfaces、PCA、LDA、FaceNet均用于人臉特征提取。7.A,B,C,D-Kalman濾波、SORT、DeepSORT、MeanShift均用于目標(biāo)跟蹤。8.A,D-銳化濾波和邊緣檢測可以提高圖像清晰度。9.A,B,C-Quantization、Pruning、KnowledgeDistillation均用于模型壓縮。10.A,B,C,D-自動駕駛中常使用目標(biāo)檢測、車道線檢測、人行橫道線檢測、自主導(dǎo)航。三、判斷題1.×-YOLOv5適用于快速檢測，但對小目標(biāo)效果不如SSD。2.×-語義分割的目標(biāo)是像素級分類，而目標(biāo)檢測是邊界框標(biāo)注。3.√-Dropout通過隨機(jī)丟棄神經(jīng)元，防止過擬合。4.√-Adam結(jié)合動量項(xiàng)和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率，適用于高維優(yōu)化。5.√-U-Net通過跳躍連接實(shí)現(xiàn)高分辨率分割。6.√-Kalman濾波通過狀態(tài)估計(jì)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。7.√-數(shù)據(jù)增強(qiáng)增加數(shù)據(jù)多樣性，提高泛化能力。8.×-Canny邊緣檢測用于邊緣檢測，不用于分割。9.√-PCA通過主成分分析提取人臉特征。10.√-圖像去噪可以減少噪聲，提高清晰度。四、簡答題1.目標(biāo)檢測與語義分割的區(qū)別-目標(biāo)檢測：標(biāo)注目標(biāo)的邊界框和類別（如“汽車”“行人”）。-語義分割：對每個(gè)像素標(biāo)注類別（如“天空”“道路”“行人”）。2.數(shù)據(jù)增強(qiáng)的作用-增加數(shù)據(jù)多樣性，提高模型泛化能力，防止過擬合。3.ResNet的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及優(yōu)勢-通過殘差連接傳遞梯度，緩解梯度消失問題，支持更深層網(wǎng)絡(luò)。4.Adam優(yōu)化器的優(yōu)勢-結(jié)合動量項(xiàng)和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率，收斂速度快，適用于高維參數(shù)優(yōu)化。5.人臉識別流程-人臉檢測→人臉對齊→特征提取→人臉比對→分類。五、論述題1.計(jì)算機(jī)視覺在自動駕駛中的應(yīng)用及挑戰(zhàn)-應(yīng)用：目標(biāo)檢測（車輛、行人）