2026年計算機視覺工程師中級筆試模擬卷一、單選題（共10題，每題2分，共20分）1.在目標(biāo)檢測任務(wù)中，以下哪種算法通常被認為是對小目標(biāo)檢測效果較好的方法？A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSDD.R-CNN2.以下哪種圖像增強方法主要用于提高圖像的對比度？A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯模糊D.銳化3.在語義分割任務(wù)中，以下哪種損失函數(shù)通常用于衡量預(yù)測像素與真實像素的差異？A.HingeLossB.Cross-EntropyLossC.L1LossD.AdamLoss4.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.Adagrad5.在人臉識別任務(wù)中，以下哪種技術(shù)通常用于減少光照變化對識別結(jié)果的影響？A.歸一化B.PCAC.特征提取D.數(shù)據(jù)增強6.在自動駕駛領(lǐng)域，以下哪種方法通常用于車道線檢測？A.傳統(tǒng)邊緣檢測B.CNNC.RNND.Transformer7.在視頻目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，以下哪種算法通常用于處理遮擋問題？A.Kalman濾波B.Hungarian算法C.SORTD.DeepSORT8.在醫(yī)學(xué)圖像處理中，以下哪種技術(shù)通常用于分割病變區(qū)域？A.U-NetB.VGGC.ResNetD.MobileNet9.在圖像壓縮中，以下哪種方法通常用于有損壓縮？A.JPEGB.PNGC.GIFD.TIFF10.在多模態(tài)融合任務(wù)中，以下哪種方法通常用于整合圖像和文本信息？A.注意力機制B.CNNC.RNND.GNN二、多選題（共5題，每題3分，共15分）1.在目標(biāo)檢測中，以下哪些技術(shù)可以用于提高檢測的精度？A.數(shù)據(jù)增強B.非極大值抑制（NMS）C.特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（FPN）D.遷移學(xué)習(xí)2.在圖像分割中，以下哪些方法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)方法？A.U-NetB.MaskR-CNNC.K-means聚類D.DeepLab3.在計算機視覺中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的泛化能力？A.正則化B.DropoutC.數(shù)據(jù)增強D.批歸一化4.在自動駕駛領(lǐng)域，以下哪些技術(shù)可以用于障礙物檢測？A.LiDARB.攝像頭C.毫米波雷達D.CNN5.在人臉識別中，以下哪些技術(shù)可以用于提高識別的魯棒性？A.歸一化B.PCAC.深度學(xué)習(xí)特征提取D.多任務(wù)學(xué)習(xí)三、填空題（共10題，每題1分，共10分）1.在圖像處理中，__________是一種常用的圖像增強方法，可以提高圖像的對比度。2.在目標(biāo)檢測中，__________是一種常用的后處理方法，可以去除冗余的檢測框。3.在語義分割中，__________是一種常用的損失函數(shù)，可以衡量預(yù)測像素與真實像素的差異。4.在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，__________是一種常用的優(yōu)化器，可以自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率。5.在人臉識別中，__________是一種常用的特征提取方法，可以減少光照變化的影響。6.在自動駕駛領(lǐng)域，__________是一種常用的傳感器，可以用于檢測障礙物。7.在視頻目標(biāo)跟蹤中，__________是一種常用的算法，可以處理遮擋問題。8.在醫(yī)學(xué)圖像處理中，__________是一種常用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以用于分割病變區(qū)域。9.在圖像壓縮中，__________是一種常用的有損壓縮方法，可以顯著減小圖像文件的大小。10.在多模態(tài)融合中，__________是一種常用的機制，可以整合圖像和文本信息。四、簡答題（共5題，每題5分，共25分）1.簡述目標(biāo)檢測與語義分割的區(qū)別與聯(lián)系。2.簡述數(shù)據(jù)增強在計算機視覺中的作用及其常用方法。3.簡述遷移學(xué)習(xí)在計算機視覺中的應(yīng)用及其優(yōu)勢。4.簡述注意力機制在深度學(xué)習(xí)中的作用及其常用類型。5.簡述自動駕駛中視覺傳感器的主要類型及其優(yōu)缺點。五、論述題（共2題，每題10分，共20分）1.論述深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像處理中的應(yīng)用及其挑戰(zhàn)。2.論述多模態(tài)融合在計算機視覺中的重要性及其未來發(fā)展趨勢。答案與解析一、單選題1.C-SSD（SingleShotMultiBoxDetector）通過多尺度特征圖來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)整圖像的灰度級分布來提高對比度。3.B-Cross-EntropyLoss通常用于分類任務(wù)，而L1Loss可以用于衡量像素級差異。4.B-Adam優(yōu)化器適用于高維參數(shù)，可以自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率。5.A-歸一化可以減少光照變化對識別結(jié)果的影響。6.A-傳統(tǒng)邊緣檢測方法可以用于車道線檢測。7.D-DeepSORT結(jié)合了卡爾曼濾波和深度學(xué)習(xí)，可以處理遮擋問題。8.A-U-Net是醫(yī)學(xué)圖像分割的常用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。9.A-JPEG是一種有損壓縮方法。10.A-注意力機制可以用于整合圖像和文本信息。二、多選題1.A,C,D-數(shù)據(jù)增強、特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和遷移學(xué)習(xí)可以提高檢測精度。2.A,B,D-U-Net、MaskR-CNN和DeepLab屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。3.A,B,C,D-正則化、Dropout、數(shù)據(jù)增強和批歸一化可以提高泛化能力。4.A,B,C-LiDAR、攝像頭和毫米波雷達可以用于障礙物檢測。5.A,B,C-歸一化、PCA和深度學(xué)習(xí)特征提取可以提高識別魯棒性。三、填空題1.直方圖均衡化2.非極大值抑制（NMS）3.Cross-EntropyLoss4.Adam5.歸一化6.LiDAR7.DeepSORT8.U-Net9.JPEG10.注意力機制四、簡答題1.目標(biāo)檢測與語義分割的區(qū)別與聯(lián)系-目標(biāo)檢測：定位圖像中的目標(biāo)并分類，輸出邊界框和類別標(biāo)簽。-語義分割：將圖像中的每個像素分類，輸出像素級的標(biāo)簽圖。-聯(lián)系：兩者都屬于計算機視覺任務(wù)，可以相互補充。2.數(shù)據(jù)增強的作用及其常用方法-作用：提高模型的泛化能力，減少過擬合。-常用方法：隨機旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪、色彩抖動等。3.遷移學(xué)習(xí)在計算機視覺中的應(yīng)用及其優(yōu)勢-應(yīng)用：利用預(yù)訓(xùn)練模型進行下游任務(wù)，如目標(biāo)檢測、語義分割等。-優(yōu)勢：減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求，加速模型收斂。4.注意力機制的作用及其常用類型-作用：讓模型關(guān)注重要的特征，提高性能。-常用類型：自注意力、交叉注意力等。5.自動駕駛中視覺傳感器的主要類型及其優(yōu)缺點-類型：LiDAR、攝像頭、毫米波雷達。-優(yōu)點：LiDAR精度高，攝像頭分辨率高，毫米波雷達抗干擾能力強。-缺點：LiDAR成本高，攝像頭受光照影響大，毫米波雷達分辨率低。五、論述題1.深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像處理中的應(yīng)用及其挑戰(zhàn)-應(yīng)用：病灶