2026年計(jì)算機(jī)視覺與人工智能算法題目集一、單選題（每題2分，共20題）1.在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中，用于檢測(cè)行人、車輛等目標(biāo)的常用算法是？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.支持向量機(jī)（SVM）D.隱馬爾可夫模型（HMM）2.以下哪種損失函數(shù)常用于目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中的邊界框回歸？A.交叉熵?fù)p失B.均方誤差（MSE）C.IOU損失（IntersectionoverUnion）D.邏輯回歸損失3.在圖像分割中，U-Net模型的核心優(yōu)勢(shì)在于？A.計(jì)算效率高B.對(duì)小目標(biāo)識(shí)別能力強(qiáng)C.不需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)D.全局信息融合能力弱4.用于衡量圖像質(zhì)量與原始圖像相似度的指標(biāo)是？A.F1分?jǐn)?shù)B.PSNR（峰值信噪比）C.AUC（ROC曲線下面積）D.IoU（交并比）5.在人臉識(shí)別中，用于提取特征向量的主流模型是？A.邏輯回歸B.線性判別分析（LDA）C.深度特征嵌入（如FaceNet）D.K近鄰（KNN）6.以下哪種算法適用于實(shí)時(shí)視頻流中的目標(biāo)跟蹤？A.GAN（生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）B.卡爾曼濾波（KalmanFilter）C.樸素貝葉斯D.決策樹7.在語(yǔ)義分割中，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的主要作用是？A.提高分割精度B.輔助數(shù)據(jù)增強(qiáng)C.降低計(jì)算復(fù)雜度D.生成虛擬圖像8.用于評(píng)估分類模型泛化能力的指標(biāo)是？A.最大似然估計(jì)（MLE）B.過擬合率C.驗(yàn)證集準(zhǔn)確率D.梯度下降速度9.在醫(yī)學(xué)影像分析中，用于檢測(cè)病灶的算法常結(jié)合？A.線性回歸B.深度學(xué)習(xí)（如ResNet）C.決策樹D.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)10.以下哪種技術(shù)可用于解決圖像中的光照變化問題？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.直方圖均衡化C.模型遷移D.遷移學(xué)習(xí)二、多選題（每題3分，共10題）1.深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的主要應(yīng)用包括？A.目標(biāo)檢測(cè)B.圖像分類C.視頻分析D.自然語(yǔ)言處理2.用于優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的常用技術(shù)有？A.DropoutB.BatchNormalizationC.MomentumD.L1/L2正則化3.在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，常用的傳感器包括？A.激光雷達(dá)（LiDAR）B.攝像頭C.毫米波雷達(dá)（Radar）D.GPS定位模塊4.圖像分割的常見方法包括？A.U-NetB.FCN（FullyConvolutionalNetwork）C.MaskR-CNND.K-means聚類5.用于提高模型魯棒性的方法有？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.數(shù)據(jù)清洗C.模型集成D.超參數(shù)調(diào)優(yōu)6.目標(biāo)檢測(cè)的常見評(píng)估指標(biāo)包括？A.PrecisionB.RecallC.mAP（meanAveragePrecision）D.IoU7.人臉識(shí)別系統(tǒng)的核心模塊包括？A.人臉檢測(cè)B.特征提取C.相似度匹配D.活體檢測(cè)8.視頻分析中的常見任務(wù)包括？A.行為識(shí)別B.目標(biāo)跟蹤C(jī).場(chǎng)景分類D.視頻摘要9.圖像去噪的常用方法包括？A.中值濾波B.線性回歸C.基于深度學(xué)習(xí)的去噪模型（如DnCNN）D.迭代優(yōu)化算法10.計(jì)算機(jī)視覺在智慧城市中的應(yīng)用場(chǎng)景包括？A.交通流量監(jiān)測(cè)B.人臉識(shí)別門禁C.環(huán)境監(jiān)測(cè)D.智能零售三、填空題（每題2分，共15題）1.在目標(biāo)檢測(cè)中，YOLOv5模型的核心思想是__________。2.語(yǔ)義分割的目的是將圖像中的每個(gè)像素分配到__________類別。3.用于衡量目標(biāo)檢測(cè)模型性能的指標(biāo)是__________。4.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，__________是一種常用的正則化技術(shù)。5.在人臉識(shí)別中，__________模型常用于提取高維特征向量。6.視頻分析中，__________算法可用于檢測(cè)視頻中的人體動(dòng)作。7.圖像去噪的目的是去除圖像中的__________噪聲。8.在自動(dòng)駕駛中，__________傳感器主要用于測(cè)量距離。9.語(yǔ)義分割的常用損失函數(shù)是__________。10.用于評(píng)估分類模型泛化能力的指標(biāo)是__________。11.在圖像分類中，__________是一種常用的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法。12.目標(biāo)跟蹤的目的是在視頻序列中__________目標(biāo)。13.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，__________是一種常用的優(yōu)化算法。14.計(jì)算機(jī)視覺在智慧城市中的應(yīng)用場(chǎng)景包括__________。15.在醫(yī)學(xué)影像分析中，__________模型常用于病灶檢測(cè)。四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共5題）1.簡(jiǎn)述目標(biāo)檢測(cè)與語(yǔ)義分割的區(qū)別。2.解釋什么是數(shù)據(jù)增強(qiáng)，并列舉三種常見的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法。3.說明深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，過擬合和欠擬合的表現(xiàn)及解決方法。4.簡(jiǎn)述人臉識(shí)別系統(tǒng)的核心流程。5.列舉三種計(jì)算機(jī)視覺在智慧交通中的應(yīng)用場(chǎng)景，并說明其作用。五、編程題（每題10分，共2題）1.編寫一段Python代碼，使用PyTorch實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的CNN模型，用于圖像分類任務(wù)（輸入尺寸為28x28的單通道灰度圖像，輸出10個(gè)類別）。2.編寫一段Python代碼，使用OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像的灰度化、高斯模糊和Canny邊緣檢測(cè)。答案與解析一、單選題答案1.A2.C3.B4.B5.C6.B7.B8.C9.B10.B二、多選題答案1.ABC2.ABCD3.ABC4.ABC5.ABCD6.ABC7.ABCD8.ABCD9.ACD10.ABC三、填空題答案1.單階段檢測(cè)2.語(yǔ)義3.mAP4.Dropout5.FaceNet6.人體動(dòng)作識(shí)別7.噪聲8.激光雷達(dá)（LiDAR）9.Dice損失10.驗(yàn)證集準(zhǔn)確率11.隨機(jī)裁剪12.追蹤13.Adam14.交通流量監(jiān)測(cè)15.ResNet四、簡(jiǎn)答題解析1.目標(biāo)檢測(cè)與語(yǔ)義分割的區(qū)別-目標(biāo)檢測(cè)：在圖像中定位并分類物體，輸出結(jié)果為邊界框和類別標(biāo)簽（如YOLO、SSD）。-語(yǔ)義分割：將圖像中的每個(gè)像素分配到語(yǔ)義類別（如U-Net、FCN），輸出結(jié)果為像素級(jí)標(biāo)注圖。2.數(shù)據(jù)增強(qiáng)及其方法-數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過變換原始數(shù)據(jù)生成新的訓(xùn)練樣本，提高模型泛化能力。-常見方法：隨機(jī)裁剪、旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、色彩抖動(dòng)等。3.過擬合與欠擬合-過擬合：模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)差，表現(xiàn)為訓(xùn)練誤差低、測(cè)試誤差高。-解決方法：增加數(shù)據(jù)量、使用正則化（L1/L2）、Dropout等。-欠擬合：模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上都表現(xiàn)差，表現(xiàn)為訓(xùn)練誤差高、測(cè)試誤差也高。-解決方法：增加模型復(fù)雜度、調(diào)整學(xué)習(xí)率等。4.人臉識(shí)別系統(tǒng)核心流程-人臉檢測(cè)：定位圖像中的人臉區(qū)域。-人臉對(duì)齊：標(biāo)準(zhǔn)化人臉位置和姿態(tài)。-特征提取：使用深度學(xué)習(xí)模型（如FaceNet）提取特征向量。-相似度匹配：計(jì)算輸入人臉與數(shù)據(jù)庫(kù)中特征的相似度，判斷是否為同一人。5.智慧交通應(yīng)用場(chǎng)景-交通流量監(jiān)測(cè)：通過攝像頭分析路口車流量，優(yōu)化信號(hào)燈配時(shí)。-車輛識(shí)別：檢測(cè)闖紅燈、違章停車等行為。-多目標(biāo)跟蹤：實(shí)時(shí)監(jiān)控高速公路上的車輛和行人。五、編程題解析1.PyTorchCNN模型代碼pythonimporttorchimporttorch.nnasnnclassSimpleCNN(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleCNN,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,16,kernel_size=3,stride=1,padding=1)self.conv2=nn.Conv2d(16,32,kernel_size=3,stride=1,padding=1)self.fc1=nn.Linear(321414,128)self.fc2=nn.Linear(128,10)self.relu=nn.ReLU()self.pool=nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)defforward(self,x):x=self.pool(self.relu(self.conv1(x)))x=self.pool(self.relu(self.conv2(x)))x=x.view(-1,321414)x=self.relu(self.fc1(x))x=self.fc2(x)returnx2.OpenCV圖像處理代碼pythonimportcv2img=cv2.imre