2025年大学《信息与计算科学》专业题库- 计算机视觉与目标检测技术

2025年大学《信息与计算科学》专业题库——计算机视觉与目标检测技术考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.计算机视觉的最终目标是？A.生成图像B.理解图像内容C.图像压缩D.图像传输2.下列哪一项不属于图像处理的常见操作？A.滤波B.缩放C.分类D.旋转3.在特征提取中，SIFT算法的主要特点是什么？A.对尺度、旋转不变性B.快速但精度低C.仅适用于彩色图像D.需要大量计算资源4.以下哪种方法不是目标检测中常用的特征描述方法？A.HOGB.LBPC.SVMD.SURF5.下列哪种网络结构常用于目标检测任务？A.CNNB.RNNC.LSTMD.GRU6.在目标检测中，IoU指的是什么？A.图像分辨率B.交并比C.错误检测率D.特征向量长度7.下列哪种算法不是基于梯度的优化算法？A.SGDB.AdamC.BMFD.RMSprop8.在目标检测中，非极大值抑制（NMS）的作用是什么？A.提高检测速度B.增强特征描述C.减少误检D.增加检测精度9.下列哪种损失函数常用于目标检测任务？A.MSEB.Cross-EntropyC.IoULossD.L1Loss10.下列哪种技术不是用于提高目标检测模型泛化能力的方法？A.数据增强B.正则化C.权重共享D.早停法二、填空题（每空2分，共10分）1.计算机视觉中，图像的__变换__和__几何变换__是常见的图像处理技术。2.SIFT特征点具有__尺度不变性__和__旋转不变性__。3.目标检测的评估指标中，__精确率__和__召回率__是非常重要的。4.在目标检测中，__锚框__是一种常用的技术，用于预测目标的边界框。5.深度学习模型中，__过拟合__是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差。三、简答题（每题5分，共15分）1.简述图像处理的基本步骤。2.描述SIFT特征点检测的主要步骤。3.解释什么是目标检测，并简述其基本流程。四、计算题（每题12.5分，共25分）1.假设有一张图像经过SIFT算法提取了100个特征点，每个特征点包含8个维度descriptors。请计算这张图像的总特征向量数量。2.在目标检测任务中，给定一个batch大小为32的样本，每个样本包含10个候选框，每个候选框的IoU值为0.2。请计算这个batch的NMS操作后剩余的候选框数量（假设NMS的阈值为0.5）。五、综合题（30分）描述一种基于深度学习的目标检测算法，包括其主要结构、特点和应用场景。试卷答案一、选择题1.B解析：计算机视觉的核心目标是理解和解释图像或视频中的内容。2.C解析：图像压缩属于图像处理，但分类通常属于计算机视觉的高级任务。3.A解析：SIFT（尺度不变特征变换）算法以其对尺度和旋转的不变性而闻名。4.C解析：SVM（支持向量机）是一种分类算法，而非特征描述方法。5.A解析：卷积神经网络（CNN）是目标检测任务中最常用的网络结构。6.B解析：IoU（IntersectionoverUnion）是衡量预测框与真实框重合程度的指标。7.C解析：BMF（贝叶斯模型聚焦）是一种非梯度优化方法。8.C解析：非极大值抑制（NMS）用于去除冗余的检测框，减少误检。9.C解析：IoULoss是基于交并比的目标检测损失函数。10.C解析：权重共享是神经网络的结构特性，而非提高泛化能力的方法。二、填空题1.几何解析：图像处理包括几何变换和像素变换。2.尺度解析：SIFT特征点具有尺度不变性，能在不同尺度下检测到特征点。3.精确率解析：精确率和召回率是目标检测评估的重要指标。4.锚框解析：锚框是目标检测中预测目标边界框的基础。5.过拟合解析：过拟合是指模型在训练数据上表现好，但在新数据上表现差。三、简答题1.图像处理的基本步骤包括：图像采集、图像预处理（如去噪、增强）、图像特征提取、图像分析（如目标检测、识别）和图像理解（如场景解释）。解析：简述图像处理的一般流程，从采集到理解。2.SIFT特征点检测的主要步骤包括：尺度空间构建、关键点检测、关键点定位、关键点描述和关键点匹配。解析：描述SIFT算法的主要步骤，从构建到匹配。3.目标检测是指在一幅图像中定位所有感兴趣的目标物体，并确定其类别。基本流程包括：图像预处理、特征提取、候选框生成、候选框分类和后处理（如NMS）。解析：解释目标检测的概念，并简述其流程。四、计算题1.特征向量数量=特征点数量×descripters维度=100×8=800解析：直接计算总特征向量数量。2.NMS操作后剩余候选框数量：由于所有候选框IoU为0.2，小于阈值0.5，所有框都会被抑制，剩余数量为0。解析：根据NMS原理和给定的IoU值进行计算。五、综合题一种基于深度学习的目标检测算法是Y