2026年計算機視覺競賽題集及答案詳解一、選擇題（每題2分，共10題）說明：本部分考察計算機視覺基礎知識及算法原理。1.在目標檢測任務中，以下哪種算法通常采用滑動窗口方法進行特征提??？（）A.YOLOv5B.FasterR-CNNC.SSDD.R-CNN2.以下哪種圖像增強技術(shù)主要用于提高圖像對比度？（）A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.中值濾波D.高斯模糊3.在語義分割中，以下哪種模型通常采用U-Net結(jié)構(gòu)？（）A.MaskR-CNNB.DeepLabv3+C.FasterR-CNND.YOLOv54.以下哪種技術(shù)可用于解決光照變化對圖像識別的影響？（）A.光照歸一化B.數(shù)據(jù)增強C.灰度化處理D.直方圖均衡化5.在人臉識別中，以下哪種特征提取方法屬于深度學習方法？（）A.LBPB.HOGC.VGGFaceD.SIFT二、填空題（每空1分，共5題）說明：本部分考察計算機視覺核心概念及術(shù)語。6.計算機視覺中，用于描述圖像局部特征的算子是__________。7.在目標檢測任務中，"IoU"通常指__________。8.圖像的"分辨率"是指圖像的__________。9.語義分割中，"Pixel-wise"表示__________。10.計算機視覺中，"數(shù)據(jù)增強"的目的是__________。三、簡答題（每題5分，共4題）說明：本部分考察對計算機視覺算法及應用的深入理解。11.簡述YOLOv5與FasterR-CNN在目標檢測任務中的主要區(qū)別。12.解釋什么是"語義分割"，并說明其在自動駕駛中的應用場景。13.描述圖像去噪的常用方法及其原理。14.為什么數(shù)據(jù)增強在計算機視覺任務中非常重要？請列舉三種常見的數(shù)據(jù)增強技術(shù)。四、編程題（每題15分，共2題）說明：本部分考察編程實現(xiàn)能力，需結(jié)合Python及OpenCV庫。15.編寫Python代碼實現(xiàn)以下功能：-讀取一張彩色圖像（假設文件名為"input.jpg"）。-將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。-對灰度圖像應用Sobel算子進行邊緣檢測。-保存處理后的圖像為"output_edges.jpg"。16.編寫Python代碼實現(xiàn)以下功能：-讀取一張彩色圖像（假設文件名為"input.jpg"）。-對圖像進行隨機旋轉(zhuǎn)（角度范圍為±10度）。-對旋轉(zhuǎn)后的圖像進行水平翻轉(zhuǎn)。-保存處理后的圖像為"output_augmented.jpg"。答案及解析一、選擇題答案1.B（FasterR-CNN采用候選框回歸和分類，而YOLOv5和SSD基于單階段檢測，R-CNN是早期多階段檢測算法）。2.A（直方圖均衡化通過重新分布像素值增強對比度，銳化濾波增強邊緣，中值濾波去噪，高斯模糊平滑圖像）。3.B（DeepLabv3+采用U-Net結(jié)構(gòu)結(jié)合空洞卷積，MaskR-CNN用于實例分割，F(xiàn)asterR-CNN為檢測算法）。4.B（數(shù)據(jù)增強通過隨機變換模擬不同條件，光照歸一化是預處理步驟，灰度化和直方圖均衡化與光照無關）。5.C（VGGFace基于深度網(wǎng)絡提取高維特征，LBP/HOG為傳統(tǒng)方法，SIFT為特征點檢測）。二、填空題答案6.SIFT（尺度不變特征變換，用于局部特征描述）。7.交并比（IntersectionoverUnion）（衡量預測框與真實框的重疊程度）。8.像素數(shù)量（寬度×高度）（如1920×1080）。9.逐像素分類（將每個像素分配到特定類別）。10.增加數(shù)據(jù)多樣性，提高模型泛化能力（避免過擬合）。三、簡答題答案11.YOLOv5與FasterR-CNN的區(qū)別：-YOLOv5是單階段檢測器，速度快但精度稍低；FasterR-CNN是兩階段檢測器，精度高但計算量大。-YOLOv5采用PANet融合特征，F(xiàn)asterR-CNN先提取特征再檢測。12.語義分割定義及應用：-語義分割將圖像每個像素分類（如車輛、行人、道路），應用場景包括自動駕駛（道路分割）、醫(yī)學影像分析（器官分割）。13.圖像去噪方法及原理：-中值濾波：通過排序去除噪聲（對椒鹽噪聲效果好）。-高斯濾波：用高斯核平滑圖像（適合高斯噪聲）。-非局部均值（NL-Means）：利用鄰域相似性修復噪聲。14.數(shù)據(jù)增強的重要性及技術(shù)：-重要性：避免模型過擬合，提高泛化能力。-技術(shù)：隨機旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、縮放、色彩抖動。四、編程題答案15.代碼示例：pythonimportcv2img=cv2.imread("input.jpg")gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)edges=cv2.Sobel(gray,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)cv2.imwrite("output_edges.jpg",edges)16.代碼示例：pythonimportcv2importnumpyasnpimportrandomimg=cv2.imread("input.jpg")angle=random.uniform(-10,10)height,width=img.shape[:2]rotation_matrix=cv2.getRotationMatrix2D((width/2,height/2),angle,1.0)rotated=cv2.warpAffine(img,rotation_matrix,(width,h