2026年計(jì)算機(jī)視覺工程師筆試題目一、單選題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）1.在目標(biāo)檢測任務(wù)中，以下哪種損失函數(shù)通常用于處理小目標(biāo)檢測問題？A.均方誤差（MSE）B.FocalLossC.均值絕對誤差（MAE）D.HingeLoss2.以下哪種算法通常用于圖像超分辨率任務(wù)？A.K-Means聚類B.卷積自編碼器（ConvolutionalAutoencoder）C.PageRankD.Apriori算法3.在圖像分割任務(wù)中，以下哪種模型屬于深度學(xué)習(xí)模型？A.K-NearestNeighbor（KNN）B.U-NetC.決策樹D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.以下哪種技術(shù)常用于去除圖像噪聲？A.圖像壓縮B.中值濾波C.圖像增強(qiáng)D.圖像配準(zhǔn)5.在人臉識別任務(wù)中，以下哪種度量通常用于衡量識別準(zhǔn)確率？A.PrecisionB.RecallC.F1-ScoreD.相似度（CosineSimilarity）二、多選題（共4題，每題3分，合計(jì)12分）1.以下哪些屬于深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用領(lǐng)域？A.目標(biāo)檢測B.圖像分類C.機(jī)器翻譯D.圖像分割2.以下哪些屬于圖像增強(qiáng)技術(shù)？A.銳化B.直方圖均衡化C.噪聲去除D.圖像壓縮3.以下哪些屬于常見的圖像處理任務(wù)？A.圖像濾波B.圖像配準(zhǔn)C.圖像重建D.圖像分類4.以下哪些屬于目標(biāo)檢測模型中的關(guān)鍵組件？A.損失函數(shù)B.非極大值抑制（NMS）C.卷積層D.感知野（ReceptiveField）三、填空題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）1.在圖像分類任務(wù)中，常用的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)包括______和______。2.計(jì)算機(jī)視覺中常用的特征提取方法包括______和______。3.圖像分割的主要目標(biāo)是將圖像劃分為不同的______。4.目標(biāo)檢測模型中，通常使用______來衡量檢測框的準(zhǔn)確率。5.在人臉識別任務(wù)中，常用的特征提取方法是______。四、簡答題（共4題，每題5分，合計(jì)20分）1.簡述目標(biāo)檢測和圖像分類的主要區(qū)別。2.簡述圖像分割的基本流程。3.簡述圖像增強(qiáng)的主要目的和方法。4.簡述人臉識別的基本流程。五、計(jì)算題（共2題，每題10分，合計(jì)20分）1.假設(shè)一個(gè)圖像分類模型的準(zhǔn)確率為90%，召回率為80%，請計(jì)算該模型的F1-Score。2.假設(shè)一個(gè)目標(biāo)檢測模型的IoU（IntersectionoverUnion）閾值為0.5，檢測框的IoU分別為0.6、0.4、0.7，請計(jì)算非極大值抑制（NMS）后的檢測結(jié)果。六、論述題（共1題，20分）請論述計(jì)算機(jī)視覺在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用及其關(guān)鍵技術(shù)。答案與解析一、單選題答案1.B-解析：FocalLoss適用于小目標(biāo)檢測，因?yàn)樗梢越档鸵追謽颖镜臋?quán)重，從而提高小目標(biāo)的檢測性能。2.B-解析：卷積自編碼器是一種深度學(xué)習(xí)模型，常用于圖像超分辨率任務(wù)，通過學(xué)習(xí)圖像的壓縮表示來重建高分辨率圖像。3.B-解析：U-Net是一種基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割模型，廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分割等領(lǐng)域。4.B-解析：中值濾波是一種常用的圖像去噪技術(shù)，可以有效去除椒鹽噪聲和高斯噪聲。5.D-解析：相似度（CosineSimilarity）常用于衡量人臉特征向量的相似度，從而實(shí)現(xiàn)人臉識別。二、多選題答案1.A、B、D-解析：C選項(xiàng)機(jī)器翻譯屬于自然語言處理領(lǐng)域，不屬于計(jì)算機(jī)視覺。2.A、B、C-解析：D選項(xiàng)圖像壓縮屬于圖像處理，但主要目的是降低存儲空間，不屬于增強(qiáng)技術(shù)。3.A、B、C-解析：D選項(xiàng)圖像分類屬于計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)，但更偏向于目標(biāo)檢測或語義分割的范疇。4.A、B、C-解析：D選項(xiàng)感知野屬于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特性，不屬于模型組件。三、填空題答案1.隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、隨機(jī)裁剪-解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)常用于提高模型的泛化能力，隨機(jī)旋轉(zhuǎn)和裁剪是常見的增強(qiáng)方法。2.傳統(tǒng)特征提?。ㄈ鏢IFT）、深度學(xué)習(xí)特征提?。ㄈ鏥GG）-解析：傳統(tǒng)特征提取方法如SIFT（尺度不變特征變換）和深度學(xué)習(xí)特征提取方法如VGG（VisualGeometryGroup）模型都是常用的特征提取方法。3.區(qū)域-解析：圖像分割的主要目標(biāo)是將圖像劃分為不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域具有相似的特征。4.平均精度（AP）-解析：平均精度（AP）是目標(biāo)檢測模型中常用的性能指標(biāo)，用于衡量檢測框的準(zhǔn)確率。5.主成分分析（PCA）-解析：主成分分析（PCA）常用于人臉識別任務(wù)中的特征提取，可以有效降低特征維度。四、簡答題答案1.目標(biāo)檢測和圖像分類的主要區(qū)別-目標(biāo)檢測：在圖像中定位并分類多個(gè)目標(biāo)，輸出目標(biāo)的位置（如邊界框）和類別。-圖像分類：將整個(gè)圖像分類為預(yù)定義的類別之一，不涉及目標(biāo)位置信息。2.圖像分割的基本流程-圖像預(yù)處理（去噪、增強(qiáng)）→特征提?。ㄈ邕吘?、紋理）→圖像分割（如閾值分割、區(qū)域生長）→后處理（細(xì)化、平滑）。3.圖像增強(qiáng)的主要目的和方法-目的：提高圖像質(zhì)量，突出重要信息，降低噪聲。-方法：對比度增強(qiáng)、銳化、直方圖均衡化等。4.人臉識別的基本流程-人臉檢測→人臉對齊→特征提取（如PCA、LBP）→人臉比對（計(jì)算相似度）→識別結(jié)果。五、計(jì)算題答案1.F1-Score計(jì)算-F1-Score=2PrecisionRecall/(Precision+Recall)-Precision=TP/(TP+FP)=90%-Recall=TP/(TP+FN)=80%-F1-Score=20.90.8/(0.9+0.8)=0.8361≈83.61%2.NMS計(jì)算-IoU閾值0.5，檢測框IoU為0.6、0.4、0.7：-保留IoU>=0.5的檢測框（0.6、0.7），IoU為0.4的框被抑制。-最終保留的框IoU為0.6和0.7。六、論述題答案計(jì)算機(jī)視覺在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用及其關(guān)鍵技術(shù)計(jì)算機(jī)視覺在自動(dòng)駕駛中扮演著核心角色，主要應(yīng)用于以下方面：1.環(huán)境感知-通過攝像頭、激光雷達(dá)（LiDAR）、毫米波雷達(dá)等傳感器獲取道路信息，包括車道線、交通標(biāo)志、行人、車輛等。-關(guān)鍵技術(shù)：目標(biāo)檢測（如YOLO、SSD）、語義分割（如DeepLab）、實(shí)例分割（如MaskR-CNN）。2.車道保持與識別-識別車道線，實(shí)現(xiàn)車輛在車道內(nèi)的穩(wěn)定行駛。-關(guān)鍵技術(shù)：邊緣檢測（如Canny算法）、霍夫變換、深度學(xué)習(xí)模型（如U-Net）。3.交通標(biāo)志識別-識別交通標(biāo)志，為車輛提供決策依據(jù)。-關(guān)鍵技術(shù)：圖像分類模型（如ResNet）、目標(biāo)檢測（如FasterR-CNN）。4.行人檢測與避障-檢測行人、動(dòng)物等障礙物，避免碰撞。-關(guān)鍵技術(shù)：目標(biāo)檢測模型（如YOLOv5）、多傳感器融合（攝像頭+LiDAR）。5.路徑規(guī)劃與決策-根據(jù)環(huán)境感知結(jié)果，規(guī)劃安全、高效的行駛路