2026年計(jì)算機(jī)視覺工程師專業(yè)能力筆試預(yù)測(cè)模擬題集一、單選題（共5題，每題2分，共10分）1.在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，以下哪種損失函數(shù)通常用于處理類別不平衡問(wèn)題？A.均方誤差（MSE）B.交叉熵?fù)p失（Cross-EntropyLoss）C.FocalLossD.HuberLoss2.以下哪種圖像增強(qiáng)技術(shù)主要用于提高圖像的對(duì)比度？A.高斯濾波B.直方圖均衡化C.中值濾波D.Sobel算子3.在語(yǔ)義分割中，以下哪種模型結(jié)構(gòu)常用于實(shí)現(xiàn)端到端的特征提取和分類？A.AlexNetB.U-NetC.VGG16D.ResNet4.以下哪種深度學(xué)習(xí)框架在工業(yè)界和學(xué)術(shù)界廣泛用于計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)？A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.Alloftheabove5.在人臉識(shí)別系統(tǒng)中，以下哪種技術(shù)常用于提高識(shí)別準(zhǔn)確率？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.熱力圖可視化C.活體檢測(cè)D.遷移學(xué)習(xí)二、多選題（共5題，每題3分，共15分）1.以下哪些技術(shù)可用于提高圖像的清晰度？A.銳化濾波B.圖像去噪C.波段融合D.高斯模糊2.在目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，以下哪些方法常用于處理目標(biāo)遮擋問(wèn)題？A.卡爾曼濾波B.多目標(biāo)跟蹤（MOT）C.RANSAC算法D.光流法3.以下哪些模型結(jié)構(gòu)屬于深度殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）的變體？A.VGG16B.DenseNetC.InceptionD.ResNeXt4.在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，以下哪些傳感器常用于環(huán)境感知？A.激光雷達(dá)（LiDAR）B.毫米波雷達(dá)C.紅外攝像頭D.GPS定位系統(tǒng)5.以下哪些技術(shù)可用于提高視頻的目標(biāo)檢測(cè)精度？A.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（3DCNN）B.光流法C.時(shí)空特征融合D.傳統(tǒng)的2D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在目標(biāo)檢測(cè)中，YOLOv5模型采用了_損失函數(shù)來(lái)優(yōu)化邊界框的回歸任務(wù)。2.圖像的_表示了像素值的分布情況，常用于圖像增強(qiáng)任務(wù)。3.在語(yǔ)義分割中，_模型通過(guò)編碼-解碼結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了像素級(jí)別的分類。4.計(jì)算機(jī)視覺中常用的_濾波器可以去除圖像中的高斯噪聲。5.在人臉識(shí)別系統(tǒng)中，_技術(shù)用于檢測(cè)人臉是否為真人，防止照片或視頻攻擊。四、簡(jiǎn)答題（共5題，每題4分，共20分）1.簡(jiǎn)述目標(biāo)檢測(cè)中非極大值抑制（NMS）的作用及其工作原理。2.解釋圖像直方圖均衡化的原理及其在圖像增強(qiáng)中的應(yīng)用場(chǎng)景。3.描述語(yǔ)義分割與實(shí)例分割的區(qū)別，并舉例說(shuō)明各自的典型應(yīng)用。4.說(shuō)明深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow和PyTorch在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中的主要區(qū)別。5.描述光流法在視頻分析中的作用及其計(jì)算方法。五、論述題（共1題，10分）在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景下，如何利用多傳感器融合技術(shù)提高環(huán)境感知的魯棒性和準(zhǔn)確性？請(qǐng)結(jié)合具體技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行論述。答案與解析一、單選題答案與解析1.C.FocalLoss-解析：FocalLoss通過(guò)降低易分樣本的權(quán)重來(lái)處理類別不平衡問(wèn)題，適用于目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中的類別不平衡場(chǎng)景。2.B.直方圖均衡化-解析：直方圖均衡化通過(guò)調(diào)整圖像的像素值分布來(lái)提高對(duì)比度，常用于醫(yī)學(xué)圖像和低對(duì)比度圖像的增強(qiáng)。3.B.U-Net-解析：U-Net通過(guò)編碼-解碼結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)端到端的像素分類，常用于醫(yī)學(xué)圖像分割等任務(wù)。4.D.Alloftheabove-解析：TensorFlow、PyTorch和Keras都是常用的深度學(xué)習(xí)框架，在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中均有廣泛應(yīng)用。5.C.活體檢測(cè)-解析：活體檢測(cè)通過(guò)檢測(cè)人臉的動(dòng)態(tài)特征來(lái)防止照片或視頻攻擊，提高人臉識(shí)別系統(tǒng)的安全性。二、多選題答案與解析1.A.銳化濾波,B.圖像去噪-解析：銳化濾波和圖像去噪可以分別提高圖像的清晰度和質(zhì)量，而波段融合和高斯模糊主要用于圖像處理的其他任務(wù)。2.A.卡爾曼濾波,B.多目標(biāo)跟蹤（MOT）-解析：卡爾曼濾波和多目標(biāo)跟蹤常用于處理目標(biāo)遮擋問(wèn)題，而RANSAC算法主要用于幾何估計(jì)，光流法主要用于運(yùn)動(dòng)估計(jì)。3.B.DenseNet,D.ResNeXt-解析：DenseNet和ResNeXt是ResNet的變體，通過(guò)改進(jìn)殘差連接來(lái)提高模型性能，而VGG16和Inception屬于其他類型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。4.A.激光雷達(dá)（LiDAR）,B.毫米波雷達(dá),C.紅外攝像頭-解析：激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和紅外攝像頭常用于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的環(huán)境感知，而GPS定位系統(tǒng)主要用于定位，不直接用于感知。5.A.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（3DCNN）,C.時(shí)空特征融合-解析：3DCNN和時(shí)空特征融合可以有效處理視頻中的時(shí)序信息，提高目標(biāo)檢測(cè)精度，而光流法和傳統(tǒng)的2D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在視頻分析中的應(yīng)用相對(duì)有限。三、填空題答案與解析1.FocalLoss-解析：YOLOv5采用FocalLoss來(lái)優(yōu)化邊界框的回歸任務(wù)，解決類別不平衡問(wèn)題。2.直方圖-解析：直方圖表示了像素值的分布情況，常用于圖像增強(qiáng)任務(wù)，如直方圖均衡化。3.U-Net-解析：U-Net通過(guò)編碼-解碼結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了像素級(jí)別的分類，常用于語(yǔ)義分割任務(wù)。4.高斯濾波-解析：高斯濾波可以去除圖像中的高斯噪聲，常用于圖像預(yù)處理。5.活體檢測(cè)-解析：活體檢測(cè)技術(shù)用于檢測(cè)人臉是否為真人，防止照片或視頻攻擊，提高人臉識(shí)別系統(tǒng)的安全性。四、簡(jiǎn)答題答案與解析1.目標(biāo)檢測(cè)中非極大值抑制（NMS）的作用及其工作原理-作用：NMS用于去除目標(biāo)檢測(cè)中重復(fù)的邊界框，保留最優(yōu)的檢測(cè)結(jié)果。-工作原理：首先根據(jù)置信度排序所有邊界框，然后遍歷每個(gè)邊界框，將其與其他所有邊界框計(jì)算交并比（IoU），若IoU大于閾值，則保留置信度較高的邊界框，剔除其他邊界框。2.圖像直方圖均衡化的原理及其在圖像增強(qiáng)中的應(yīng)用場(chǎng)景-原理：直方圖均衡化通過(guò)調(diào)整圖像的像素值分布，使得圖像的直方圖均勻分布，從而提高對(duì)比度。-應(yīng)用場(chǎng)景：常用于醫(yī)學(xué)圖像、低對(duì)比度圖像的增強(qiáng)，如X光片、遙感圖像等。3.語(yǔ)義分割與實(shí)例分割的區(qū)別，并舉例說(shuō)明各自的典型應(yīng)用-區(qū)別：語(yǔ)義分割將圖像中的每個(gè)像素分類到預(yù)定義的類別中，而實(shí)例分割則進(jìn)一步區(qū)分同一類別的不同實(shí)例。-應(yīng)用場(chǎng)景：語(yǔ)義分割常用于自動(dòng)駕駛中的道路分割、醫(yī)學(xué)圖像中的器官分割；實(shí)例分割常用于自動(dòng)駕駛中的車輛檢測(cè)、圖像中的行人分割。4.深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow和PyTorch在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中的主要區(qū)別-TensorFlow：采用靜態(tài)圖計(jì)算，更適合大規(guī)模分布式訓(xùn)練，生態(tài)系統(tǒng)完善，但調(diào)試相對(duì)復(fù)雜。-PyTorch：采用動(dòng)態(tài)圖計(jì)算，更適合研究和調(diào)試，易于上手，但大規(guī)模分布式訓(xùn)練相對(duì)復(fù)雜。5.光流法在視頻分析中的作用及其計(jì)算方法-作用：光流法用于估計(jì)視頻幀之間的像素運(yùn)動(dòng)，常用于目標(biāo)跟蹤、運(yùn)動(dòng)估計(jì)等任務(wù)。-計(jì)算方法：常用Lucas-Kanade方法或Gaussian-Splatt方法計(jì)算光流，通過(guò)最小化像素鄰域的運(yùn)動(dòng)差異來(lái)估計(jì)像素的運(yùn)動(dòng)矢量。五、論述題答案與解析在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景下，如何利用多傳感器融合技術(shù)提高環(huán)境感知的魯棒性和準(zhǔn)確性？請(qǐng)結(jié)合具體技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行論述。-多傳感器融合技術(shù)：自動(dòng)駕駛系統(tǒng)通常采用激光雷達(dá)（LiDAR）、毫米波雷達(dá)、紅外攝像頭、GPS等多種傳感器進(jìn)行環(huán)境感知，通過(guò)融合不同傳感器的數(shù)據(jù)來(lái)提高感知的魯棒性和準(zhǔn)確性。-具體技術(shù)：-傳感器標(biāo)定：通過(guò)精確的傳感器標(biāo)定技術(shù)，確保不同傳感器數(shù)據(jù)的空間對(duì)齊，提高融合效果。-數(shù)據(jù)層融合：將不同傳感器的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行直接融合，適用于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)的場(chǎng)景。-特征層融合：將不同傳感器的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為特征向量，再進(jìn)行融合，適用于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性較弱的場(chǎng)景。-決策層融合：將不同傳感器的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行投票或加權(quán)融合，最終生成統(tǒng)一的決策結(jié)果。-應(yīng)用場(chǎng)景：-道路檢測(cè)：LiDAR和毫米波雷達(dá)可以提供高精度的道路信息，紅外攝像頭可以在夜間或惡劣天氣條件下輔助檢測(cè)。-目標(biāo)檢測(cè)：攝像頭