2026年計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)：算法原理與應(yīng)用實(shí)踐考試題集一、單選題（共10題，每題2分）1.在目標(biāo)檢測(cè)算法中，以下哪種方法通常用于提高檢測(cè)框的定位精度？A.R-CNNB.YOLOv5C.FasterR-CNND.SSD2.圖像分割中，語(yǔ)義分割與實(shí)例分割的主要區(qū)別在于？A.計(jì)算復(fù)雜度B.輸出粒度C.算法框架D.應(yīng)用場(chǎng)景3.人臉識(shí)別中，以下哪種技術(shù)能有效緩解光照變化對(duì)識(shí)別精度的影響？A.特征提取B.光照歸一化C.活體檢測(cè)D.損耗函數(shù)優(yōu)化4.自動(dòng)駕駛中，基于深度學(xué)習(xí)的車道線檢測(cè)通常采用哪種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)？A.VGG16B.ResNetC.U-NetD.DETR5.醫(yī)學(xué)影像分析中，以下哪種方法常用于病灶的自動(dòng)檢測(cè)？A.卷積自編碼器B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.神經(jīng)進(jìn)化算法6.視頻目標(biāo)跟蹤中，光流法的主要缺點(diǎn)是？A.計(jì)算效率高B.對(duì)遮擋敏感C.內(nèi)存占用小D.精度穩(wěn)定7.增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）中，以下哪種算法常用于實(shí)時(shí)場(chǎng)景理解？A.語(yǔ)義分割B.光學(xué)字符識(shí)別（OCR）C.SLAMD.圖像配準(zhǔn)8.無(wú)人機(jī)巡檢中，基于計(jì)算機(jī)視覺的缺陷檢測(cè)通常采用哪種評(píng)估指標(biāo)？A.精確率B.召回率C.F1分?jǐn)?shù)D.均方誤差9.工業(yè)質(zhì)檢中，以下哪種方法常用于表面缺陷的自動(dòng)分類？A.K-means聚類B.決策樹C.隱式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.超級(jí)像素分割10.3D重建中，以下哪種技術(shù)常用于多視角圖像的匹配？A.SIFT特征點(diǎn)B.GAN生成模型C.熱力圖D.神經(jīng)自監(jiān)督學(xué)習(xí)二、多選題（共5題，每題3分）1.以下哪些技術(shù)可用于提高圖像去噪效果？A.總變分（TV）去噪B.深度學(xué)習(xí)去噪網(wǎng)絡(luò)C.中值濾波D.小波變換2.自動(dòng)駕駛中，視覺傳感器融合的常見方法包括？A.多模態(tài)特征拼接B.貝葉斯融合C.傳感器加權(quán)平均D.注意力機(jī)制融合3.醫(yī)學(xué)影像分割中，以下哪些方法可用于腦部病灶的自動(dòng)分割？A.U-NetB.3D卷積網(wǎng)絡(luò)C.活體檢測(cè)算法D.超像素分割4.視頻分析中，以下哪些技術(shù)可用于行為識(shí)別？A.3D卷積網(wǎng)絡(luò)B.光流法C.時(shí)序注意力機(jī)制D.關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)5.AR/VR中，以下哪些技術(shù)可用于實(shí)時(shí)環(huán)境理解？A.SLAMB.語(yǔ)義分割C.深度估計(jì)D.立體視覺三、簡(jiǎn)答題（共5題，每題5分）1.簡(jiǎn)述目標(biāo)檢測(cè)算法中，非極大值抑制（NMS）的作用及其原理。2.簡(jiǎn)述圖像分割中，語(yǔ)義分割與實(shí)例分割的典型應(yīng)用場(chǎng)景。3.簡(jiǎn)述人臉識(shí)別中，活體檢測(cè)的主要方法和目的。4.簡(jiǎn)述自動(dòng)駕駛中，視覺傳感器融合的必要性和挑戰(zhàn)。5.簡(jiǎn)述3D重建中，多視角圖像匹配的主要算法及其優(yōu)缺點(diǎn)。四、論述題（共2題，每題10分）1.結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，論述深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像分析中的優(yōu)勢(shì)與局限性。2.結(jié)合自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，論述計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在未來智能交通系統(tǒng)中的發(fā)展趨勢(shì)。答案與解析一、單選題答案與解析1.B解析：YOLOv5采用單階段檢測(cè)方法，通過錨框預(yù)分類和動(dòng)態(tài)錨框生成，顯著提高了檢測(cè)框的定位精度。其他方法如R-CNN、FasterR-CNN屬于兩階段檢測(cè)，定位精度相對(duì)較低；SSD雖為單階段檢測(cè)，但YOLOv5在速度和精度上更優(yōu)。2.B解析：語(yǔ)義分割輸出圖像中每個(gè)像素的類別標(biāo)簽，而實(shí)例分割輸出每個(gè)實(shí)例的精確邊界框。兩者在粒度上存在本質(zhì)區(qū)別，應(yīng)用場(chǎng)景也不同（語(yǔ)義分割用于場(chǎng)景理解，實(shí)例分割用于精細(xì)識(shí)別）。3.B解析：光照歸一化通過將圖像像素值縮放到特定范圍（如[0,1]或[-1,1]），有效緩解光照變化對(duì)識(shí)別精度的影響。其他技術(shù)如特征提取是基礎(chǔ)，活體檢測(cè)用于防欺騙，損耗函數(shù)優(yōu)化影響模型收斂。4.C解析：U-Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)適合像素級(jí)任務(wù)（如車道線檢測(cè)），其編碼-解碼結(jié)構(gòu)能有效保留圖像細(xì)節(jié)。VGG16和ResNet主要用于分類，DETR為端到端檢測(cè)框架，不適合車道線檢測(cè)。5.A解析：卷積自編碼器通過自編碼學(xué)習(xí)病灶的潛在特征，常用于醫(yī)學(xué)影像中的病灶檢測(cè)。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)主要用于圖像生成，支持向量機(jī)屬于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，神經(jīng)進(jìn)化算法計(jì)算復(fù)雜度高。6.B解析：光流法依賴像素運(yùn)動(dòng)估計(jì)，對(duì)遮擋場(chǎng)景（如物體相互遮擋）敏感，容易出現(xiàn)誤判。其他方法如卡爾曼濾波計(jì)算效率高，但精度較低；多目標(biāo)跟蹤依賴光流，但光流本身不適合遮擋場(chǎng)景。7.C解析：SLAM（同步定位與建圖）通過視覺傳感器實(shí)時(shí)理解場(chǎng)景，是AR/VR的核心技術(shù)。語(yǔ)義分割用于場(chǎng)景分類，OCR用于文字識(shí)別，圖像配準(zhǔn)用于多視角對(duì)齊，但SLAM更符合實(shí)時(shí)場(chǎng)景理解需求。8.C解析：F1分?jǐn)?shù)綜合了精確率和召回率，適合缺陷檢測(cè)的全面評(píng)估。精確率衡量檢測(cè)正確率，召回率衡量漏檢率，均方誤差用于回歸任務(wù)，不適合分類評(píng)估。9.C解析：隱式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過低維稠密表征學(xué)習(xí)缺陷特征，常用于表面缺陷分類。K-means用于聚類，決策樹適合小規(guī)模數(shù)據(jù)，超級(jí)像素分割用于圖像分割，但隱式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更適應(yīng)缺陷分類。10.A解析：SIFT特征點(diǎn)具有旋轉(zhuǎn)不變性，適合多視角圖像匹配。GAN生成模型用于圖像生成，熱力圖用于可視化，神經(jīng)自監(jiān)督學(xué)習(xí)依賴預(yù)訓(xùn)練，但SIFT最符合多視角匹配需求。二、多選題答案與解析1.A、B、C、D解析：總變分去噪通過平滑圖像梯度降低噪聲，深度學(xué)習(xí)去噪網(wǎng)絡(luò)通過端到端學(xué)習(xí)去噪，中值濾波適用于椒鹽噪聲，小波變換通過多尺度分解去噪。四種方法均有效。2.A、B、D解析：多模態(tài)特征拼接、貝葉斯融合、注意力機(jī)制融合是常見的傳感器融合方法。傳感器加權(quán)平均過于簡(jiǎn)單，未考慮特征重要性。3.A、B解析：U-Net和3D卷積網(wǎng)絡(luò)適用于腦部病灶分割?；铙w檢測(cè)用于防欺騙，超像素分割精度較低。4.A、C、D解析：3D卷積網(wǎng)絡(luò)捕捉時(shí)空信息，時(shí)序注意力機(jī)制學(xué)習(xí)行為時(shí)序特征，關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)提取動(dòng)作特征。光流法主要依賴運(yùn)動(dòng)信息，不適合長(zhǎng)時(shí)序行為識(shí)別。5.A、B、C、D解析：SLAM、語(yǔ)義分割、深度估計(jì)、立體視覺均是實(shí)時(shí)環(huán)境理解的關(guān)鍵技術(shù)，分別提供定位、分類、距離和三維結(jié)構(gòu)信息。三、簡(jiǎn)答題答案與解析1.非極大值抑制（NMS）的作用及其原理作用：在目標(biāo)檢測(cè)中，多個(gè)檢測(cè)框可能覆蓋同一目標(biāo)，NMS通過抑制冗余框，保留置信度最高的框。原理：對(duì)每個(gè)檢測(cè)框，計(jì)算與其重疊度最高的其他框，若重疊度超過閾值，則剔除置信度較低的框，重復(fù)此過程直至無(wú)冗余框。2.語(yǔ)義分割與實(shí)例分割的應(yīng)用場(chǎng)景語(yǔ)義分割：用于場(chǎng)景分類（如自動(dòng)駕駛中的道路分割），無(wú)需區(qū)分實(shí)例，計(jì)算效率高。實(shí)例分割：用于精細(xì)識(shí)別（如人車分離），需要區(qū)分每個(gè)實(shí)例，精度更高但計(jì)算復(fù)雜。3.人臉識(shí)別中的活體檢測(cè)方法：通過檢測(cè)活體特征（如眨眼、紋理變化），防止照片/視頻攻擊。目的：確保識(shí)別對(duì)象為真實(shí)生物，提高安全性。常用技術(shù)包括動(dòng)態(tài)紋理分析、紅外成像等。4.自動(dòng)駕駛中的視覺傳感器融合必要性：?jiǎn)我粋鞲衅鳎〝z像頭/激光雷達(dá)）存在局限性（如惡劣天氣、遠(yuǎn)距離探測(cè)），融合可提高魯棒性和精度。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)時(shí)空對(duì)齊、信息冗余處理、計(jì)算延遲。5.3D重建中的多視角圖像匹配算法：SIFT/SURF特征點(diǎn)匹配、光束法平差（BundleAdjustment）、深度學(xué)習(xí)方法（如3D卷積網(wǎng)絡(luò)）。優(yōu)點(diǎn)：SIFT魯棒，光束法精度高，深度學(xué)習(xí)實(shí)時(shí)性好。缺點(diǎn)：SIFT計(jì)算量大，光束法依賴初始位姿，深度學(xué)習(xí)依賴標(biāo)注數(shù)據(jù)。四、論述題答案與解析1.深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像分析中的優(yōu)勢(shì)與局限性優(yōu)勢(shì)：高精度（如病灶檢測(cè)），自動(dòng)化（減少人工標(biāo)注），可處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。局限性：依賴標(biāo)注數(shù)據(jù)（標(biāo)注成本高），可解釋