2026年人工智能計算機視覺技術(shù)認證試卷及答案考試時長：120分鐘滿分：100分考核對象：計算機視覺技術(shù)相關(guān)從業(yè)者及學(xué)習(xí)者題型分值分布：-判斷題（10題，每題2分）總分20分-單選題（10題，每題2分）總分20分-多選題（10題，每題2分）總分20分-案例分析（3題，每題6分）總分18分-論述題（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.計算機視覺技術(shù)主要依賴深度學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)圖像識別功能。2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）。3.圖像增強技術(shù)僅用于提高圖像分辨率，對視覺效果無實際改善作用。4.YOLO（YouOnlyLookOnce）算法屬于單階段目標(biāo)檢測方法。5.光流法僅適用于視頻序列的運動估計，不適用于靜態(tài)圖像分析。6.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時，數(shù)據(jù)增強技術(shù)可提升模型的泛化能力。7.圖像分割任務(wù)中，語義分割與實例分割的目標(biāo)完全一致。8.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）主要用于圖像生成任務(wù)，不涉及圖像分類。9.計算機視覺中的特征點檢測算法如SIFT具有旋轉(zhuǎn)不變性。10.3D視覺技術(shù)僅用于增強現(xiàn)實（AR）領(lǐng)域，不適用于自動駕駛。二、單選題（每題2分，共20分）1.下列哪種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)最適合處理圖像分類任務(wù)？A.LSTMB.GRUC.ResNetD.Transformer2.在目標(biāo)檢測中，以下哪種算法屬于兩階段檢測器？A.YOLOv5B.SSDC.FasterR-CNND.RetinaNet3.以下哪種圖像增強技術(shù)主要用于提高圖像對比度？A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.形態(tài)學(xué)變換D.色彩空間轉(zhuǎn)換4.計算機視覺中，以下哪種方法用于去除圖像噪聲？A.中值濾波B.高斯濾波C.形態(tài)學(xué)腐蝕D.邊緣檢測5.以下哪種算法常用于圖像語義分割？A.R-CNNB.U-NetC.YOLOD.GAN6.以下哪種技術(shù)可用于提高模型的魯棒性？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)增強C.正則化D.降采樣7.計算機視覺中，以下哪種方法用于估計物體三維位置？A.光流法B.雙目立體視覺C.卷積特征提取D.圖像配準(zhǔn)8.以下哪種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)常用于圖像生成任務(wù)？A.VGGB.InceptionC.DCGAND.ResNet9.計算機視覺中，以下哪種方法用于圖像配準(zhǔn)？A.特征點匹配B.光流法C.圖像分類D.目標(biāo)檢測10.以下哪種技術(shù)可用于提高圖像分辨率？A.超分辨率重建B.圖像壓縮C.圖像增強D.圖像濾波三、多選題（每題2分，共20分）1.以下哪些屬于計算機視覺中的深度學(xué)習(xí)模型？A.CNNB.RNNC.LSTMD.GANE.Transformer2.以下哪些技術(shù)可用于圖像增強？A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.形態(tài)學(xué)變換D.色彩空間轉(zhuǎn)換E.圖像壓縮3.以下哪些屬于目標(biāo)檢測算法？A.YOLOB.SSDC.FasterR-CNND.U-NetE.RetinaNet4.以下哪些方法可用于圖像分割？A.語義分割B.實例分割C.半監(jiān)督分割D.圖像分類E.光流法5.以下哪些技術(shù)可用于提高模型的泛化能力？A.數(shù)據(jù)增強B.正則化C.批歸一化D.降采樣E.數(shù)據(jù)清洗6.以下哪些屬于特征點檢測算法？A.SIFTB.SURFC.ORBD.LBPE.Gabor濾波器7.以下哪些技術(shù)可用于3D視覺任務(wù)？A.雙目立體視覺B.光流法C.深度估計D.運動估計E.語義分割8.以下哪些屬于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的變種？A.DCGANB.WGANC.CycleGAND.StyleGANE.VGG9.以下哪些方法可用于圖像去噪？A.中值濾波B.高斯濾波C.小波變換D.圖像壓縮E.形態(tài)學(xué)腐蝕10.以下哪些技術(shù)可用于自動駕駛領(lǐng)域？A.目標(biāo)檢測B.語義分割C.3D視覺D.光流法E.圖像分類四、案例分析（每題6分，共18分）1.場景描述：某自動駕駛公司需要開發(fā)一個目標(biāo)檢測系統(tǒng)，用于識別道路上的行人、車輛和交通標(biāo)志。假設(shè)已收集1000張標(biāo)注圖像，其中行人200張、車輛600張、交通標(biāo)志200張。現(xiàn)需設(shè)計一個目標(biāo)檢測模型，要求檢測精度不低于90%。請簡述模型設(shè)計思路，并說明如何評估模型性能。2.場景描述：某醫(yī)療影像公司需要開發(fā)一個圖像分割系統(tǒng)，用于從CT圖像中分割出腫瘤區(qū)域。假設(shè)已收集500張標(biāo)注圖像，腫瘤區(qū)域占比約10%?，F(xiàn)需設(shè)計一個語義分割模型，要求分割精度不低于95%。請簡述模型設(shè)計思路，并說明如何評估模型性能。3.場景描述：某公司需要開發(fā)一個圖像生成系統(tǒng)，用于生成高質(zhì)量的產(chǎn)品圖片。假設(shè)已收集1000張原始產(chǎn)品圖片，現(xiàn)需設(shè)計一個生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）模型，要求生成圖片與原始圖片高度相似。請簡述模型設(shè)計思路，并說明如何評估模型性能。五、論述題（每題11分，共22分）1.論述題：請論述計算機視覺中數(shù)據(jù)增強技術(shù)的意義，并舉例說明幾種常用的數(shù)據(jù)增強方法及其應(yīng)用場景。2.論述題：請論述計算機視覺中目標(biāo)檢測與圖像分割的區(qū)別與聯(lián)系，并分析兩種任務(wù)在實際應(yīng)用中的優(yōu)缺點。---標(biāo)準(zhǔn)答案及解析一、判斷題1.√2.√3.×（圖像增強技術(shù)不僅提高分辨率，還可改善對比度、亮度等）4.√5.×（光流法也可用于靜態(tài)圖像的運動估計）6.√7.×（語義分割關(guān)注類別，實例分割關(guān)注個體）8.×（GAN也可用于圖像分類任務(wù)，如條件GAN）9.√（SIFT具有旋轉(zhuǎn)不變性）10.×（3D視覺技術(shù)也用于自動駕駛中的深度估計）二、單選題1.C（ResNet最適合圖像分類）2.C（FasterR-CNN屬于兩階段檢測器）3.A（直方圖均衡化提高對比度）4.A（中值濾波去除噪聲）5.B（U-Net常用于語義分割）6.C（正則化提高魯棒性）7.B（雙目立體視覺估計三維位置）8.C（DCGAN用于圖像生成）9.A（特征點匹配用于圖像配準(zhǔn)）10.A（超分辨率重建提高分辨率）三、多選題1.A,B,C,D,E2.A,B,C,D3.A,B,C,D,E4.A,B,C5.A,B,C6.A,B,C7.A,C,D8.A,B,C,D9.A,B,C,E10.A,B,C四、案例分析1.模型設(shè)計思路：-采用YOLOv5作為基礎(chǔ)模型，因其速度快且精度高。-使用FocalLoss解決類別不平衡問題（行人占比低）。-數(shù)據(jù)增強方法：隨機翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、色彩抖動等。-評估指標(biāo)：mAP（meanAveragePrecision）。-訓(xùn)練時，先微調(diào)預(yù)訓(xùn)練權(quán)重，再進行全數(shù)據(jù)訓(xùn)練。2.模型設(shè)計思路：-采用U-Net作為基礎(chǔ)模型，因其對醫(yī)學(xué)圖像分割效果好。-使用DiceLoss作為損失函數(shù)，提高腫瘤區(qū)域分割精度。-數(shù)據(jù)增強方法：隨機裁剪、彈性變形等。-評估指標(biāo)：Dice系數(shù)。-訓(xùn)練時，先微調(diào)預(yù)訓(xùn)練權(quán)重，再進行全數(shù)據(jù)訓(xùn)練。3.模型設(shè)計思路：-采用DCGAN作為基礎(chǔ)模型，因其生成圖像質(zhì)量高。-使用L1損失函數(shù)減少生成圖像與真實圖像的差距。-數(shù)據(jù)增強方法：隨機噪聲注入、對抗訓(xùn)練等。-評估指標(biāo)：FID（FréchetInceptionDistance）。-訓(xùn)練時，先微調(diào)預(yù)訓(xùn)練權(quán)重，再進行全數(shù)據(jù)訓(xùn)練。五、論述題1.數(shù)據(jù)增強技術(shù)的意義：-提高模型泛化能力，避免過擬合。-增加數(shù)據(jù)多樣性，覆蓋更多場景。-減少數(shù)據(jù)標(biāo)注成本。-常用方法：隨機翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)