2026年計算機視覺算法筆試題目集一、選擇題（每題2分，共10題）說明：下列選項中只有一項是正確的。1.在目標檢測任務中，以下哪種算法通常用于處理小目標檢測問題？A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSDD.R-CNN2.在圖像分割任務中，以下哪種模型屬于深度學習模型？A.U-NetB.K-meansC.GMMD.K-NearestNeighbor3.在人臉識別任務中，以下哪種特征提取方法常用于提取光照不變特征？A.LBPB.HOGC.SIFTD.SURF4.在圖像超分辨率任務中，以下哪種方法屬于基于深度學習的方法？A.BicubicinterpolationB.SRCNNC.LanczosinterpolationD.Fouriertransform5.在視頻目標跟蹤任務中，以下哪種算法常用于處理遮擋問題？A.KalmanfilterB.MeanShiftC.DeepSORTD.K-means6.在圖像分類任務中，以下哪種網(wǎng)絡結構常用于處理小樣本分類問題？A.VGG16B.ResNetC.WideResNetD.MobileNet7.在圖像去噪任務中，以下哪種方法屬于基于深度學習的方法？A.MedianfilterB.Non-localmeansC.DnCNND.Bilateralfilter8.在圖像邊緣檢測任務中，以下哪種算子常用于處理噪聲圖像？A.SobeloperatorB.PrewittoperatorC.CannyedgedetectorD.Robertsoperator9.在圖像質量評估任務中，以下哪種指標常用于評估圖像的清晰度？A.PSNRB.SSIMC.NIQED.VMAF10.在圖像生成任務中，以下哪種模型常用于生成高清圖像？A.GANB.VAEC.DALL-ED.StyleGAN二、填空題（每空1分，共10空）說明：請將正確答案填寫在橫線上。1.在目標檢測任務中，_________是一種常用的錨框生成方法。2.在圖像分割任務中，_________是一種常用的超像素分割算法。3.在人臉識別任務中，_________是一種常用的特征歸一化方法。4.在圖像超分辨率任務中，_________是一種常用的損失函數(shù)。5.在視頻目標跟蹤任務中，_________是一種常用的數(shù)據(jù)關聯(lián)方法。6.在圖像分類任務中，_________是一種常用的數(shù)據(jù)增強方法。7.在圖像去噪任務中，_________是一種常用的生成對抗網(wǎng)絡模型。8.在圖像邊緣檢測任務中，_________是一種常用的非極大值抑制方法。9.在圖像質量評估任務中，_________是一種常用的結構相似性指標。10.在圖像生成任務中，_________是一種常用的生成模型架構。三、簡答題（每題5分，共6題）說明：請簡要回答下列問題。1.簡述目標檢測算法中非極大值抑制（NMS）的作用。2.簡述圖像分割任務中U-Net網(wǎng)絡的結構特點。3.簡述人臉識別任務中特征歸一化的作用。4.簡述圖像超分辨率任務中深度學習方法的優(yōu)勢。5.簡述視頻目標跟蹤任務中遮擋問題的處理方法。6.簡述圖像分類任務中數(shù)據(jù)增強的意義。四、計算題（每題10分，共2題）說明：請根據(jù)題目要求進行計算。1.假設一張圖像的分辨率為1024×1024，使用3x3的卷積核進行卷積操作，步長為1，填充為0。請計算輸出圖像的分辨率。2.假設一個圖像分類任務的準確率為90%，召回率為80%，請計算該任務的F1分數(shù)。五、論述題（每題15分，共2題）說明：請詳細論述下列問題。1.論述深度學習在計算機視覺任務中的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)。2.論述圖像生成任務中GAN模型的訓練難點與改進方法。答案與解析一、選擇題答案1.C2.A3.A4.B5.C6.D7.C8.C9.B10.D解析：1.SSD（SingleShotMultiBoxDetector）通過多尺度特征圖處理小目標檢測問題。2.U-Net是一種基于深度學習的圖像分割模型。3.LBP（LocalBinaryPatterns）常用于提取光照不變特征。4.SRCNN（Super-ResolutionConvolutionalNeuralNetwork）是一種基于深度學習的超分辨率模型。5.DeepSORT（DeepSimpleOnlineandRealtimeTracking）常用于處理遮擋問題。6.MobileNet常用于小樣本分類問題。7.DnCNN（DeepNeuralNetworkConvolutions）是一種基于深度學習的圖像去噪模型。8.Canny邊緣檢測器常用于處理噪聲圖像。9.SSIM（StructuralSimilarityIndexMeasure）常用于評估圖像的清晰度。10.StyleGAN常用于生成高清圖像。二、填空題答案1.Anchorbox2.SLIC3.L2normalization4.L1loss5.Hungarianalgorithm6.Dataaugmentation7.DnCNN8.Non-maximumsuppression9.SSIM10.GAN解析：1.Anchorbox是目標檢測中常用的錨框生成方法。2.SLIC（SimpleLinearIterativeClustering）是一種超像素分割算法。3.L2normalization（L2歸一化）常用于人臉識別任務中的特征歸一化。4.L1loss（L1損失）常用于圖像超分辨率任務。5.Hungarianalgorithm（匈牙利算法）常用于視頻目標跟蹤中的數(shù)據(jù)關聯(lián)。6.Dataaugmentation（數(shù)據(jù)增強）常用于圖像分類任務。7.DnCNN（DeepNeuralNetworkConvolutions）是一種圖像去噪模型。8.Non-maximumsuppression（非極大值抑制）常用于圖像邊緣檢測。9.SSIM（StructuralSimilarityIndexMeasure）是一種結構相似性指標。10.GAN（GenerativeAdversarialNetwork）是一種圖像生成模型架構。三、簡答題答案1.非極大值抑制（NMS）的作用：NMS用于去除目標檢測中重疊的檢測框，保留置信度最高的框。通過比較相鄰框的交并比（IoU），剔除IoU大于閾值的低置信度框，從而優(yōu)化檢測結果。2.U-Net網(wǎng)絡的結構特點：U-Net采用編碼器-解碼器結構，編碼器部分進行特征提取，解碼器部分進行上采樣，通過跳躍連接融合低層特征，提高分割精度。3.特征歸一化的作用：特征歸一化可以消除光照、尺度等因素的影響，使特征更具魯棒性，提高人臉識別的準確率。4.深度學習方法在圖像超分辨率任務中的優(yōu)勢：深度學習模型可以通過學習多尺度特征，生成更逼真的高分辨率圖像，且無需依賴手工設計的先驗知識。5.視頻目標跟蹤任務中遮擋問題的處理方法：常用方法包括：多假設跟蹤（MHT）、數(shù)據(jù)關聯(lián)算法（如匈牙利算法）、基于深度學習的跟蹤模型（如DeepSORT）等。6.圖像分類任務中數(shù)據(jù)增強的意義：數(shù)據(jù)增強可以擴充訓練數(shù)據(jù)集，提高模型的泛化能力，減少過擬合風險。常用方法包括旋轉、翻轉、裁剪等。四、計算題答案1.輸出圖像分辨率計算：輸出分辨率=(輸入分辨率-卷積核尺寸+2×填充)/步長+1=(1024-3+2×0)/1+1=1022輸出分辨率：1022×10222.F1分數(shù)計算：F1=2×(精確率×召回率)/(精確率+召回率)=2×(0.9×0.8)/(0.9+0.8)=0.72F1分數(shù)：0.72五、論述題答案1.深度學習在計算機視覺任務中的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)：優(yōu)勢：-自動學習特征，無需手工設計。-泛化能力強，適應性強。-處理復雜任務效果好（如目標檢測、分割等）。挑戰(zhàn)：-計算資源需求高。-需要大量標注數(shù)據(jù)。-模型可解釋性差。2.圖像生成任務中GAN模型的訓練難點與改進