2026年計算機視覺專家必做題：計算機視覺專家水平測試CVLPT模擬卷一、單選題（共10題，每題2分，合計20分）1.在目標檢測任務中，以下哪種方法通常不適用于小目標檢測？A.FocalLossB.RetinaNetC.FasterR-CNND.YOLOv52.以下哪種圖像增強技術(shù)最適合用于夜間低光照場景？A.直方圖均衡化B.高斯模糊C.CLAHE（對比度受限的自適應直方圖均衡化）D.中值濾波3.在語義分割任務中，以下哪種損失函數(shù)通常用于處理類別不平衡問題？A.CE（交叉熵）損失B.DiceLossC.FocalLossD.L1Loss4.以下哪種深度學習模型架構(gòu)通常用于視頻動作識別？A.VGGB.ResNetC.R3D（Residual3DCNN）D.MobileNet5.在人臉識別任務中，以下哪種特征提取方法最常用于跨年齡、跨光照變化？A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）D.深度學習嵌入（如FaceNet）6.以下哪種度量方法常用于評估目標檢測模型的召回率？A.mAP（平均精度均值）B.IoU（交并比）C.F1分數(shù)D.PR曲線7.在自動駕駛場景中，以下哪種傳感器通常用于檢測靜止障礙物？A.激光雷達（LiDAR）B.毫米波雷達C.攝像頭D.GPS8.以下哪種圖像修復方法常用于處理圖像中的小孔洞？A.填充算法（如最近鄰填充）B.圖像擴散模型C.基于深度學習的修復（如Gan-based）D.直方圖反投影9.在3D重建任務中，以下哪種方法常用于從單目圖像生成深度圖？A.雙目立體視覺B.深度學習（如DepthNet）C.光流法D.結(jié)構(gòu)光10.以下哪種技術(shù)常用于緩解深度學習模型的過擬合問題？A.數(shù)據(jù)增強B.DropoutC.BatchNormalizationD.以上都是二、多選題（共5題，每題3分，合計15分）1.以下哪些方法可用于提高目標檢測模型的泛化能力？A.余弦距離度量B.數(shù)據(jù)增強（如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)）C.蒸餾學習D.Mosaic數(shù)據(jù)集2.在自動駕駛場景中，以下哪些傳感器常用于環(huán)境感知？A.攝像頭B.毫米波雷達C.激光雷達D.超聲波傳感器3.以下哪些技術(shù)可用于圖像超分辨率任務？A.雙三次插值B.基于深度學習的方法（如SRGAN）C.傳統(tǒng)頻域方法（如FFT）D.波lets變換4.在醫(yī)學圖像分析中，以下哪些方法常用于病灶檢測？A.U-NetB.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡C.主動學習D.傳統(tǒng)圖像處理（如閾值分割）5.以下哪些指標可用于評估圖像分割模型的性能？A.IoU（交并比）B.Dice系數(shù)C.F1分數(shù)D.精確率（Precision）三、填空題（共10題，每題1分，合計10分）1.目標檢測中，YOLO算法的核心思想是實時性和高精度的結(jié)合。2.圖像語義分割中，U-Net架構(gòu)因其跳躍連接而廣泛用于醫(yī)學圖像分割。3.在人臉識別中，LPIPS損失函數(shù)用于評估感知相似度。4.視頻動作識別中，3DCNN可以捕捉時空特征。5.圖像修復中，Gaussian混合模型常用于紋理合成。6.目標跟蹤中，卡爾曼濾波常用于處理動態(tài)目標的平滑預測。7.深度學習中的Dropout技術(shù)通過隨機失活神經(jīng)元減少過擬合。8.語義分割中，F(xiàn)ocalLoss可以解決類別不平衡問題。9.3D重建中，多視圖幾何是基于相機標定和投影矩陣的重建基礎。10.圖像超分辨率中，ESRGAN模型結(jié)合了生成對抗網(wǎng)絡和感知損失。四、簡答題（共5題，每題6分，合計30分）1.簡述目標檢測與語義分割的主要區(qū)別及其應用場景。答：-目標檢測：定位圖像中的目標并分類，輸出邊界框（如YOLO、FasterR-CNN）。-語義分割：為圖像中每個像素分配類別（如U-Net），輸出像素級標簽圖。應用場景：-目標檢測：自動駕駛（車輛檢測）、視頻監(jiān)控（行人檢測）。-語義分割：醫(yī)學圖像（病灶分割）、遙感圖像（土地分類）。2.解釋什么是數(shù)據(jù)增強，并列舉至少三種常用的數(shù)據(jù)增強方法及其作用。答：數(shù)據(jù)增強通過變換原始數(shù)據(jù)生成新樣本，提高模型泛化能力。常用方法：-旋轉(zhuǎn)：模擬不同角度視角。-翻轉(zhuǎn)：水平/垂直翻轉(zhuǎn)，減少對稱性偏差。-色彩抖動：調(diào)整亮度/對比度，適應光照變化。3.簡述單目深度估計的挑戰(zhàn)及其解決方案。答：挑戰(zhàn)：-缺乏立體對應關(guān)系，依賴假設（如視差恒定）。-小目標、遮擋區(qū)域難以估計。解決方案：-深度學習（如DepthNet），通過監(jiān)督學習訓練深度預測。-多尺度特征融合，增強小目標感知。4.在自動駕駛場景中，攝像頭與激光雷達各有什么優(yōu)缺點？答：攝像頭：-優(yōu)點：成本低、紋理信息豐富、支持目標識別。-缺點：易受光照影響、無法直接測距。激光雷達：-優(yōu)點：高精度測距、不受光照影響。-缺點：成本高、易受雨雪干擾、分辨率較低。5.簡述生成對抗網(wǎng)絡（GAN）在圖像修復中的應用原理。答：GAN由生成器（修復圖像）和判別器（評估真實性）組成。-生成器學習輸入噪聲和缺失區(qū)域，生成修復圖像。-判別器通過對抗訓練，迫使生成圖像逼近真實紋理。優(yōu)點：可生成逼真紋理，適用于復雜修復任務。五、論述題（共2題，每題10分，合計20分）1.論述深度學習模型在醫(yī)學圖像分析中的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)。答：優(yōu)勢：-高精度：可學習復雜特征（如病灶邊緣），超越傳統(tǒng)方法。-自動化：減少人工標注依賴，加速診斷流程。挑戰(zhàn)：-數(shù)據(jù)稀缺：高質(zhì)量醫(yī)學圖像標注成本高。-可解釋性差：模型決策過程難以解釋，影響臨床信任。-類別不平衡：罕見病樣本不足，影響泛化能力。2.論述圖像超分辨率技術(shù)在未來應用中的發(fā)展趨勢。答：趨勢：-多模態(tài)融合：結(jié)合多源數(shù)據(jù)（如RGB+深度圖）提升重建質(zhì)量。-實時性增強：輕量化模型（如MobileNetV3）適配邊緣計算。-無監(jiān)督/自監(jiān)督學習：減少對成對訓練數(shù)據(jù)的依賴。應用方向：-高清監(jiān)控、遙感圖像處理、醫(yī)學影像增強。答案與解析一、單選題答案與解析1.C-FasterR-CNN依賴多尺度特征圖，對小目標檢測效果較差。2.C-CLAHE適應局部對比度增強，適合低光照場景。3.B-DiceLoss平衡分割交并比，適用于類別不平衡問題。4.C-R3D通過3D卷積處理時空信息，適合視頻分析。5.D-FaceNet生成固定維度嵌入，魯棒性高。6.A-mAP計算召回率與精確率的綜合，是目標檢測核心指標。7.A-LiDAR直接輸出距離信息，適合靜態(tài)障礙物檢測。8.C-基于深度學習的方法可學習復雜紋理，效果優(yōu)于傳統(tǒng)方法。9.B-深度學習方法（如DepthNet）直接從單目圖像生成深度圖。10.D-三者均有助于模型泛化，需結(jié)合使用。二、多選題答案與解析1.B,C,D-數(shù)據(jù)增強（B）、蒸餾學習（C）、Mosaic數(shù)據(jù)集（D）提升泛化能力。2.A,B,C-攝像頭、毫米波雷達、激光雷達是主流傳感器。3.B,C,D-雙三次插值（A）屬于傳統(tǒng)方法，不適合超分辨率。4.A,B,D-主動學習（C）屬于數(shù)據(jù)采集策略，非模型方法。5.A,B,C,D-四者均為圖像分割常用評估指標。三、填空題答案與解析1.實時性-YOLO通過網(wǎng)格劃分實現(xiàn)快速檢測。2.跳躍連接-U-Net保留淺層細節(jié)，提高分割精度。3.感知相似度-LPIPS基于視覺感知損失，更符合人類判斷。4.時空特征-3DCNN通過時間維度聚合動作信息。5.紋理合成-Gaussian混合模型模擬局部紋理分布。6.動態(tài)目標-卡爾曼濾波融合預測與觀測，平滑運動軌跡。7.隨機失活神經(jīng)元-Dropout模擬神經(jīng)元冗余，防止過擬合。8.類別不平衡-FocalLoss降低易分類樣本權(quán)重，聚焦難樣本。9.相機標定-基于內(nèi)參外參計算投影關(guān)系。10.生成對抗網(wǎng)絡-ESRGAN結(jié)合GAN結(jié)構(gòu)，引入感知損失。四、簡答題答案與解析1.目標檢測與語義分割的區(qū)別及應用-目標檢測輸出邊界框+類別，適用于實時場景（如自動駕駛）；語義分割輸出像素級標簽，適用于精細分析（如醫(yī)學影像）。2.數(shù)據(jù)增強方法及其作用-旋轉(zhuǎn)：模擬不同視角，增強模型魯棒性。-翻轉(zhuǎn)：減少對稱性偏差，覆蓋更多情況。-色彩抖動：適應光照變化，提高泛化能力。3.單目深度估計的挑戰(zhàn)與解決方案-挑戰(zhàn)：無立體對應關(guān)系，依賴假設；小目標、遮擋難以處理。-解決方案：深度學習（如DepthNet）通過監(jiān)督學習訓練深度預測，多尺度特征融合增強感知能力。4.攝像頭與激光雷達優(yōu)缺點-攝像頭：成本低、紋理豐富，但易受光照影響；激光雷達：高精度測距，不受光照影響，但成本高、易受惡劣天氣影響。5.GAN在圖像修復中的應用原理-生成器學習輸入噪聲和缺失區(qū)域，生成修復圖像；判別器通過對抗訓練，迫使生成圖