2026年計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)專業(yè)考試題庫(kù)一、單選題（每題2分，共20題）1.在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，以下哪種方法常用于目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)的端到端訓(xùn)練？A.傳統(tǒng)的基于模板匹配的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.基于規(guī)則的專家系統(tǒng)D.模糊邏輯控制2.以下哪個(gè)模型不屬于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的變體？A.DCGAN（深度卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）B.WGAN（Wasserstein生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）C.VAE（變分自編碼器）D.CycleGAN（循環(huán)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）3.在圖像分割任務(wù)中，以下哪種方法常用于處理細(xì)粒度圖像分割？A.FCN（全卷積網(wǎng)絡(luò)）B.U-NetC.MaskR-CNND.DeepLab4.以下哪個(gè)技術(shù)不屬于基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤方法？A.Siamese網(wǎng)絡(luò)B.Kalman濾波C.DeepSORTD.SiamRPN5.在人臉識(shí)別系統(tǒng)中，以下哪種方法常用于解決光照變化問題？A.PCA（主成分分析）B.LDA（線性判別分析）C.FocalLossD.ArcFace6.以下哪個(gè)模型常用于自動(dòng)駕駛中的車道線檢測(cè)？A.YOLO（YouOnlyLookOnce）B.FasterR-CNNC.SSD（單階段檢測(cè)器）D.RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）7.在醫(yī)學(xué)圖像處理中，以下哪種方法常用于病灶檢測(cè)？A.Superpixel分割B.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.超分辨率重建D.光流法8.以下哪個(gè)技術(shù)不屬于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）中的視覺跟蹤方法？A.SIFT（尺度不變特征變換）B.ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）C.RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）D.Homography估計(jì)9.在圖像質(zhì)量評(píng)估中，以下哪種方法常用于感知質(zhì)量評(píng)估？A.PSNR（峰值信噪比）B.SSIM（結(jié)構(gòu)相似性）C.LPIPS（感知圖像質(zhì)量評(píng)估）D.MSE（均方誤差）10.以下哪個(gè)技術(shù)不屬于三維重建中的常用方法？A.StructurefromMotion（SfM）B.Multi-ViewStereo（MVS）C.PointCloudLibrary（PCL）D.GenerativeAdversarialNetwork（GAN）二、多選題（每題3分，共10題）1.以下哪些技術(shù)可用于提高目標(biāo)檢測(cè)的精度？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.損失函數(shù)優(yōu)化C.多尺度特征融合D.模型剪枝2.以下哪些方法可用于解決小目標(biāo)檢測(cè)問題？A.Anchor-Free檢測(cè)器B.多尺度特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（FPN）C.預(yù)先學(xué)習(xí)的特征提取D.IoU損失函數(shù)優(yōu)化3.以下哪些技術(shù)可用于提高圖像分割的精度？A.混合模型（如U-Net+CNN）B.損失函數(shù)優(yōu)化（如DiceLoss）C.多尺度特征融合D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)4.以下哪些方法可用于解決光照變化問題？A.直方圖均衡化B.光照不變性特征提取C.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)5.以下哪些技術(shù)可用于提高人臉識(shí)別的魯棒性？A.ArcFace損失函數(shù)B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)C.多模態(tài)融合D.模型剪枝6.以下哪些方法可用于解決視頻目標(biāo)跟蹤中的遮擋問題？A.DeepSORTB.Kalman濾波C.RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）D.多目標(biāo)跟蹤算法7.以下哪些技術(shù)可用于提高自動(dòng)駕駛中的車道線檢測(cè)精度？A.多尺度特征融合B.損失函數(shù)優(yōu)化（如L1損失）C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)D.模型剪枝8.以下哪些方法可用于解決醫(yī)學(xué)圖像處理中的噪聲問題？A.圖像去噪網(wǎng)絡(luò)B.多尺度特征融合C.損失函數(shù)優(yōu)化（如L1損失）D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)9.以下哪些技術(shù)可用于提高增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）中的視覺跟蹤精度？A.SIFT（尺度不變特征變換）B.ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）C.RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）D.Homography估計(jì)10.以下哪些方法可用于提高三維重建的精度？A.StructurefromMotion（SfM）B.Multi-ViewStereo（MVS）C.點(diǎn)云配準(zhǔn)算法D.深度學(xué)習(xí)優(yōu)化三、判斷題（每題1分，共10題）1.深度學(xué)習(xí)模型在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中必須使用GPU進(jìn)行訓(xùn)練。（正確/錯(cuò)誤）2.超分辨率重建技術(shù)可以完全恢復(fù)丟失的圖像細(xì)節(jié)。（正確/錯(cuò)誤）3.人臉識(shí)別系統(tǒng)中的光照變化問題可以通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化解決。（正確/錯(cuò)誤）4.自動(dòng)駕駛中的車道線檢測(cè)可以完全依賴傳統(tǒng)的圖像處理方法。（正確/錯(cuò)誤）5.醫(yī)學(xué)圖像處理中的病灶檢測(cè)可以通過深度學(xué)習(xí)模型完全自動(dòng)化。（正確/錯(cuò)誤）6.增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）中的視覺跟蹤可以完全依賴傳統(tǒng)的特征點(diǎn)匹配方法。（正確/錯(cuò)誤）7.圖像質(zhì)量評(píng)估中的PSNR可以完全反映人眼的感知質(zhì)量。（正確/錯(cuò)誤）8.三維重建中的StructurefromMotion（SfM）可以完全重建場(chǎng)景的三維結(jié)構(gòu)。（正確/錯(cuò)誤）9.目標(biāo)檢測(cè)中的非極大值抑制（NMS）可以提高檢測(cè)精度。（正確/錯(cuò)誤）10.圖像分割中的U-Net模型可以完全解決所有圖像分割問題。（正確/錯(cuò)誤）四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共5題）1.簡(jiǎn)述深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用及其優(yōu)勢(shì)。2.簡(jiǎn)述生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成中的應(yīng)用及其挑戰(zhàn)。3.簡(jiǎn)述圖像分割中的U-Net模型的工作原理及其優(yōu)點(diǎn)。4.簡(jiǎn)述人臉識(shí)別系統(tǒng)中的光照變化問題及其解決方案。5.簡(jiǎn)述自動(dòng)駕駛中的車道線檢測(cè)技術(shù)及其挑戰(zhàn)。五、論述題（每題10分，共2題）1.結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，論述計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在智能安防領(lǐng)域的應(yīng)用及其發(fā)展趨勢(shì)。2.結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，論述計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在醫(yī)療影像分析中的應(yīng)用及其發(fā)展趨勢(shì)。答案及解析一、單選題答案及解析1.B解析：基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是目前目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中最常用的方法，能夠通過端到端訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)高精度檢測(cè)。2.C解析：VAE（變分自編碼器）不屬于GAN的變體，它是另一種生成模型，通過編碼器和解碼器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分布。3.B解析：U-Net模型在醫(yī)學(xué)圖像分割中表現(xiàn)出色，尤其適用于細(xì)粒度圖像分割任務(wù)。4.B解析：Kalman濾波屬于傳統(tǒng)目標(biāo)跟蹤方法，而Siamese網(wǎng)絡(luò)、DeepSORT和SiamRPN都屬于基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤方法。5.D解析：ArcFace損失函數(shù)通過旋轉(zhuǎn)特征向量來解決光照變化問題，提高人臉識(shí)別的魯棒性。6.A解析：YOLO（YouOnlyLookOnce）模型在實(shí)時(shí)性方面表現(xiàn)出色，常用于自動(dòng)駕駛中的車道線檢測(cè)。7.B解析：3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)圖像處理中常用于病灶檢測(cè)，能夠有效處理三維醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)。8.C解析：RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）不屬于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）中的視覺跟蹤方法，SIFT、ORB和Homography估計(jì)都是常用的視覺跟蹤方法。9.C解析：LPIPS（感知圖像質(zhì)量評(píng)估）方法能夠更好地反映人眼的感知質(zhì)量，優(yōu)于傳統(tǒng)的PSNR、SSIM和MSE。10.D解析：GAN（生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）不屬于三維重建中的常用方法，SfM、MVS和點(diǎn)云配準(zhǔn)算法才是常用的三維重建方法。二、多選題答案及解析1.A,B,C解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)、損失函數(shù)優(yōu)化和多尺度特征融合都能提高目標(biāo)檢測(cè)的精度，而模型剪枝主要用于模型壓縮，不直接提高精度。2.A,B,C解析：Anchor-Free檢測(cè)器、多尺度特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（FPN）和預(yù)先學(xué)習(xí)的特征提取都能提高小目標(biāo)檢測(cè)的精度，而IoU損失函數(shù)優(yōu)化主要用于優(yōu)化檢測(cè)框的定位。3.A,B,C解析：混合模型、損失函數(shù)優(yōu)化和多尺度特征融合都能提高圖像分割的精度，而數(shù)據(jù)增強(qiáng)主要用于提高模型的魯棒性。4.A,B,C解析：直方圖均衡化、光照不變性特征提取和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化都能解決光照變化問題，而數(shù)據(jù)增強(qiáng)主要用于提高模型的魯棒性。5.A,B,C解析：ArcFace損失函數(shù)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)和多模態(tài)融合都能提高人臉識(shí)別的魯棒性，而模型剪枝主要用于模型壓縮。6.A,D解析：DeepSORT和多目標(biāo)跟蹤算法都能解決視頻目標(biāo)跟蹤中的遮擋問題，而Kalman濾波和RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）不直接解決遮擋問題。7.A,B,C解析：多尺度特征融合、損失函數(shù)優(yōu)化和數(shù)據(jù)增強(qiáng)都能提高自動(dòng)駕駛中的車道線檢測(cè)精度，而模型剪枝主要用于模型壓縮。8.A,B,C解析：圖像去噪網(wǎng)絡(luò)、多尺度特征融合和損失函數(shù)優(yōu)化都能解決醫(yī)學(xué)圖像處理中的噪聲問題，而數(shù)據(jù)增強(qiáng)主要用于提高模型的魯棒性。9.A,B,D解析：SIFT、ORB和Homography估計(jì)都是常用的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）中的視覺跟蹤方法，而RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）不直接用于視覺跟蹤。10.A,B,C解析：StructurefromMotion（SfM）、Multi-ViewStereo（MVS）和點(diǎn)云配準(zhǔn)算法都是常用的三維重建方法，而深度學(xué)習(xí)優(yōu)化不屬于具體的三維重建方法。三、判斷題答案及解析1.錯(cuò)誤解析：雖然深度學(xué)習(xí)模型通常使用GPU進(jìn)行訓(xùn)練以提高效率，但并非所有深度學(xué)習(xí)模型都必須使用GPU。2.錯(cuò)誤解析：超分辨率重建技術(shù)可以提高圖像的分辨率，但不能完全恢復(fù)丟失的圖像細(xì)節(jié)。3.錯(cuò)誤解析：光照變化問題可以通過損失函數(shù)優(yōu)化或數(shù)據(jù)增強(qiáng)解決，但網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化不能直接解決光照變化問題。4.錯(cuò)誤解析：自動(dòng)駕駛中的車道線檢測(cè)需要依賴深度學(xué)習(xí)模型，傳統(tǒng)的圖像處理方法難以完全滿足需求。5.錯(cuò)誤解析：醫(yī)學(xué)圖像處理中的病灶檢測(cè)需要結(jié)合專業(yè)知識(shí)和深度學(xué)習(xí)模型，不能完全自動(dòng)化。6.錯(cuò)誤解析：增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）中的視覺跟蹤需要依賴深度學(xué)習(xí)模型，傳統(tǒng)的特征點(diǎn)匹配方法難以完全滿足需求。7.錯(cuò)誤解析：圖像質(zhì)量評(píng)估中的PSNR不能完全反映人眼的感知質(zhì)量，LPIPS等方法更合適。8.錯(cuò)誤解析：三維重建中的StructurefromMotion（SfM）需要結(jié)合其他技術(shù)才能完全重建場(chǎng)景的三維結(jié)構(gòu)。9.錯(cuò)誤解析：目標(biāo)檢測(cè)中的非極大值抑制（NMS）主要用于優(yōu)化檢測(cè)框的定位，不直接提高檢測(cè)精度。10.錯(cuò)誤解析：圖像分割中的U-Net模型適用于特定任務(wù)，不能完全解決所有圖像分割問題。四、簡(jiǎn)答題答案及解析1.深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用及其優(yōu)勢(shì)解析：深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用主要通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）實(shí)現(xiàn)，通過端到端訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)高精度檢測(cè)。優(yōu)勢(shì)包括：高精度、泛化能力強(qiáng)、能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)特征等。2.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成中的應(yīng)用及其挑戰(zhàn)解析：GAN在圖像生成中的應(yīng)用主要通過生成器和判別器相互對(duì)抗學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)，能夠生成高質(zhì)量的圖像。挑戰(zhàn)包括：訓(xùn)練不穩(wěn)定、模式坍塌等。3.圖像分割中的U-Net模型的工作原理及其優(yōu)點(diǎn)解析：U-Net模型通過編碼器和解碼器結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)圖像分割，編碼器提取特征，解碼器恢復(fù)圖像。優(yōu)點(diǎn)包括：結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、精度高、適用于醫(yī)學(xué)圖像分割等。4.人臉識(shí)別系統(tǒng)中的光照變化問題及其解決方案解析：光照變化問題會(huì)導(dǎo)致人臉識(shí)別精度下降。解決方案包括：使用光照不變性特征提取、損失函數(shù)優(yōu)化（如ArcFace）等。5.自動(dòng)駕駛中的車道線檢測(cè)技術(shù)及其挑戰(zhàn)解析：車道線檢測(cè)技術(shù)主要通過深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)，挑戰(zhàn)包括：光照