2026年計算機視覺算法工程師筆試題目集一、單選題（共5題，每題2分）考察內(nèi)容：計算機視覺基礎(chǔ)概念與算法原理1.題目：在目標(biāo)檢測任務(wù)中，以下哪種算法通常不采用非極大值抑制（NMS）進行后處理？A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSDD.R-CNN2.題目：對于圖像分割任務(wù)，以下哪種方法屬于語義分割？A.GANB.U-NetC.CycleGAND.StyleGAN3.題目：在特征提取中，以下哪種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)常用于小樣本學(xué)習(xí)？A.ResNetB.VGGC.MobileNetD.DINO4.題目：以下哪種損失函數(shù)常用于目標(biāo)檢測中的邊界框回歸？A.Cross-EntropyB.MSEC.IoULossD.L1Loss5.題目：在圖像去噪任務(wù)中，以下哪種方法屬于基于深度學(xué)習(xí)的方法？A.Non-localMeansB.WaveletTransformC.DnCNND.BilateralFilter二、多選題（共5題，每題3分）考察內(nèi)容：深度學(xué)習(xí)在計算機視覺中的應(yīng)用1.題目：以下哪些技術(shù)可用于圖像超分辨率？A.EDSRB.GANC.K-MeansD.U-Net2.題目：在視頻理解任務(wù)中，以下哪些方法屬于行為識別？A.RNNB.3DCNNC.LSTMD.Self-Attention3.題目：以下哪些損失函數(shù)可用于圖像配準(zhǔn)？A.L1LossB.MutualInformationC.SSIMD.Cross-Entropy4.題目：在人臉識別任務(wù)中，以下哪些方法屬于特征提取技術(shù)？A.PCAB.ArcFaceC.SIFTD.VGG-Face5.題目：以下哪些方法可用于目標(biāo)跟蹤？A.SORTB.DeepSORTC.KalmanFilterD.GAN三、填空題（共5題，每題2分）考察內(nèi)容：計算機視覺常用術(shù)語與公式1.題目：在語義分割中，常用的后處理方法是__________，其目的是去除冗余的預(yù)測框。2.題目：圖像的感知質(zhì)量可以用__________指標(biāo)衡量，該指標(biāo)能反映人類視覺系統(tǒng)的感知差異。3.題目：在目標(biāo)檢測中，IoU（IntersectionoverUnion）通常用于__________，即衡量預(yù)測框與真實框的重疊程度。4.題目：在圖像生成任務(wù)中，__________是一種常用的生成對抗網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能夠生成高質(zhì)量的圖像。5.題目：對于圖像去噪任務(wù)，常用的損失函數(shù)是__________，其目的是最小化預(yù)測圖像與真實圖像的差異。四、簡答題（共5題，每題5分）考察內(nèi)容：算法原理與工程實踐1.題目：簡述FasterR-CNN算法的基本流程，包括特征提取、區(qū)域提議和分類回歸。2.題目：解釋圖像超分辨率中的ESPCN算法的核心思想，并說明其優(yōu)勢。3.題目：比較目標(biāo)檢測中的YOLOv5與FasterR-CNN在速度和精度上的差異。4.題目：簡述圖像配準(zhǔn)中的ICP算法的基本步驟，并說明其適用場景。5.題目：解釋人臉識別中的LFW數(shù)據(jù)集的用途，并說明其面臨的挑戰(zhàn)。五、編程題（共2題，每題10分）考察內(nèi)容：代碼實現(xiàn)與算法應(yīng)用1.題目：編寫一段Python代碼，實現(xiàn)圖像的灰度化處理，輸入為RGB圖像，輸出為灰度圖像。python示例代碼框架importcv2defgray_image(image):實現(xiàn)灰度化處理pass2.題目：編寫一段Python代碼，實現(xiàn)基于OpenCV的Canny邊緣檢測，輸入為灰度圖像，輸出為邊緣圖像。python示例代碼框架importcv2defcanny_edge_detection(image):實現(xiàn)Canny邊緣檢測pass六、論述題（共1題，15分）考察內(nèi)容：綜合應(yīng)用與問題分析1.題目：結(jié)合實際應(yīng)用場景，論述目標(biāo)檢測算法在自動駕駛中的重要性，并分析當(dāng)前主流算法的優(yōu)缺點。答案與解析一、單選題答案1.D.R-CNN-解析：R-CNN是早期目標(biāo)檢測算法，不使用NMS，后續(xù)改進的FastR-CNN引入了ROIPooling和NMS。2.B.U-Net-解析：U-Net是語義分割經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)，其他選項主要用于生成或特征提取。3.D.DINO-解析：DINO通過動態(tài)權(quán)重調(diào)整提高小樣本學(xué)習(xí)能力，其他選項為通用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。4.C.IoULoss-解析：IoULoss直接基于邊界框重疊度，其他選項用于分類或回歸。5.C.DnCNN-解析：DnCNN是深度卷積網(wǎng)絡(luò)去噪模型，其他選項為傳統(tǒng)濾波方法。二、多選題答案1.A.EDSR,B.GAN-解析：EDSR和GAN是超分辨率常用方法，其他選項不直接相關(guān)。2.A.RNN,B.3DCNN,C.LSTM-解析：視頻行為識別常用時序或三維模型，Self-Attention較少用于行為識別。3.A.L1Loss,B.MutualInformation,C.SSIM-解析：圖像配準(zhǔn)常用這些損失函數(shù)，Cross-Entropy用于分類。4.A.PCA,B.ArcFace,D.VGG-Face-解析：這些方法用于特征提取，SIFT是傳統(tǒng)特征點檢測。5.A.SORT,B.DeepSORT,C.KalmanFilter-解析：目標(biāo)跟蹤常用這些方法，GAN不直接用于跟蹤。三、填空題答案1.非極大值抑制（NMS）2.SSIM（結(jié)構(gòu)相似性）3.后處理4.GAN（生成對抗網(wǎng)絡(luò)）5.L1損失（或MAE損失）四、簡答題答案1.FasterR-CNN流程：-特征提?。菏褂肅NN（如ResNet）提取圖像特征。-區(qū)域提議：使用區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RPN）生成候選框。-分類回歸：對候選框進行分類（目標(biāo)/背景）和邊界框回歸。2.ESPCN核心思想：-通過淺層網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)快速上采樣，結(jié)合淺層和深層特征，提高效率。-優(yōu)勢：速度快，精度較好。3.YOLOv5vsFasterR-CNN：-YOLOv5速度更快，適合實時檢測；FasterR-CNN精度更高，適合小目標(biāo)檢測。4.ICP算法步驟：-初始對齊：隨機選擇初始變換。-迭代優(yōu)化：最小化點集之間的距離。-適用場景：點云配準(zhǔn)、三維重建。5.LFW數(shù)據(jù)集用途與挑戰(zhàn)：-用途：人臉識別基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，包含多角度人臉。-挑戰(zhàn)：角度、光照變化大，小樣本問題。五、編程題答案1.pythonimportcv2defgray_image(image):returncv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)2.pythonimportcv2defcanny_edge_detection(image):returncv2.Canny(image,100,200)六、論述題答案目標(biāo)檢測在自動駕駛中的重要性：-自動駕駛依賴目標(biāo)檢測實現(xiàn)環(huán)境感知（車