2025人工智能领域计算机视觉算法开发技术考核试卷

2025人工智能领域计算机视觉算法开发技术考核试卷一、单项选择题（每题1分，共30题）1.下列哪项不是计算机视觉中的主要任务？A.图像分类B.目标检测C.自然语言处理D.光流估计2.在卷积神经网络中，哪个层主要用于提取图像的局部特征？A.全连接层B.批归一化层C.卷积层D.池化层3.下列哪种损失函数常用于目标检测任务？A.均方误差损失B.交叉熵损失C.均值损失D.损失交叉熵损失4.在图像分割中，哪种方法属于半监督学习？A.超像素分割B.图像割算法C.半监督图割D.K-means聚类5.下列哪种算法常用于图像的边缘检测？A.SIFTB.SURFC.Canny边缘检测D.HOG6.在人脸识别中，哪种特征提取方法常被使用？A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.独立成分分析（ICA）D.小波变换7.下列哪种模型常用于图像生成任务？A.CNNB.RNNC.GAND.LSTM8.在目标跟踪中，哪种算法属于基于相关滤波的方法？A.Kalman滤波B.MeanShiftC.相关滤波D.粒子滤波9.下列哪种技术常用于增强图像的对比度？A.直方图均衡化B.边缘增强C.锐化D.图像降噪10.在3D视觉中，哪种方法常用于深度估计？A.双目立体视觉B.光流法C.深度学习D.结构光11.下列哪种算法常用于图像的语义分割？A.U-NetB.FasterR-CNNC.YOLOD.MaskR-CNN12.在人脸识别中，哪种数据库常被使用？A.LFWB.MNISTC.CIFAR-10D.ImageNet13.下列哪种技术常用于图像的自动对齐？A.光束法B.相似性变换C.仿射变换D.椭圆变换14.在目标检测中，哪种方法属于单阶段检测器？A.FasterR-CNNB.SSDC.YOLOv5D.R-CNN15.下列哪种算法常用于图像的边缘检测？A.Canny边缘检测B.Sobel算子C.Prewitt算子D.以上都是16.在图像分割中，哪种方法属于无监督学习？A.K-means聚类B.图割C.超像素分割D.U-Net17.在人脸识别中，哪种特征提取方法常被使用？A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.独立成分分析（ICA）D.小波变换18.下列哪种模型常用于图像生成任务？A.CNNB.RNNC.GAND.LSTM19.在目标跟踪中，哪种算法属于基于相关滤波的方法？A.Kalman滤波B.MeanShiftC.相关滤波D.粒子滤波20.在3D视觉中，哪种方法常用于深度估计？A.双目立体视觉B.光流法C.深度学习D.结构光21.下列哪种算法常用于图像的语义分割？A.U-NetB.FasterR-CNNC.YOLOD.MaskR-CNN22.在人脸识别中，哪种数据库常被使用？A.LFWB.MNISTC.CIFAR-10D.ImageNet23.下列哪种技术常用于图像的自动对齐？A.光束法B.相似性变换C.仿射变换D.椭圆变换24.在目标检测中，哪种方法属于单阶段检测器？A.FasterR-CNNB.SSDC.YOLOv5D.R-CNN25.下列哪种算法常用于图像的边缘检测？A.Canny边缘检测B.Sobel算子C.Prewitt算子D.以上都是26.在图像分割中，哪种方法属于无监督学习？A.K-means聚类B.图割C.超像素分割D.U-Net27.在人脸识别中，哪种特征提取方法常被使用？A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.独立成分分析（ICA）D.小波变换28.下列哪种模型常用于图像生成任务？A.CNNB.RNNC.GAND.LSTM29.在目标跟踪中，哪种算法属于基于相关滤波的方法？A.Kalman滤波B.MeanShiftC.相关滤波D.粒子滤波30.在3D视觉中，哪种方法常用于深度估计？A.双目立体视觉B.光流法C.深度学习D.结构光二、多项选择题（每题2分，共20题）1.计算机视觉中的主要任务包括哪些？A.图像分类B.目标检测C.语义分割D.人脸识别2.卷积神经网络中的哪些层用于特征提取？A.卷积层B.池化层C.批归一化层D.全连接层3.目标检测中常用的损失函数有哪些？A.均方误差损失B.交叉熵损失C.损失交叉熵损失D.均值损失4.图像分割方法包括哪些？A.超像素分割B.图像割算法C.K-means聚类D.图割5.常用的图像边缘检测算法有哪些？A.Canny边缘检测B.Sobel算子C.Prewitt算子D.Roberts算子6.人脸识别中常用的特征提取方法有哪些？A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.独立成分分析（ICA）D.小波变换7.常用的图像生成模型有哪些？A.CNNB.RNNC.GAND.LSTM8.目标跟踪中常用的算法有哪些？A.Kalman滤波B.MeanShiftC.相关滤波D.粒子滤波9.3D视觉中常用的深度估计方法有哪些？A.双目立体视觉B.光流法C.深度学习D.结构光10.图像分割方法包括哪些？A.U-NetB.FasterR-CNNC.YOLOD.MaskR-CNN11.常用的图像增强技术有哪些？A.直方图均衡化B.边缘增强C.锐化D.图像降噪12.计算机视觉中的主要任务包括哪些？A.图像分类B.目标检测C.语义分割D.人脸识别13.卷积神经网络中的哪些层用于特征提取？A.卷积层B.池化层C.批归一化层D.全连接层14.目标检测中常用的损失函数有哪些？A.均方误差损失B.交叉熵损失C.损失交叉熵损失D.均值损失15.图像分割方法包括哪些？A.超像素分割B.图像割算法C.K-means聚类D.图割16.常用的图像边缘检测算法有哪些？A.Canny边缘检测B.Sobel算子C.Prewitt算子D.Roberts算子17.人脸识别中常用的特征提取方法有哪些？A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.独立成分分析（ICA）D.小波变换18.常用的图像生成模型有哪些？A.CNNB.RNNC.GAND.LSTM19.目标跟踪中常用的算法有哪些？A.Kalman滤波B.MeanShiftC.相关滤波D.粒子滤波20.3D视觉中常用的深度估计方法有哪些？A.双目立体视觉B.光流法C.深度学习D.结构光三、判断题（每题1分，共20题）1.图像分类是计算机视觉中的主要任务之一。2.卷积层主要用于提取图像的局部特征。3.交叉熵损失函数常用于目标检测任务。4.图像分割方法包括超像素分割和图割。5.Canny边缘检测算法常用于图像的边缘检测。6.人脸识别中常用的特征提取方法包括PCA和LDA。7.图像生成模型包括CNN和GAN。8.目标跟踪中常用的算法包括Kalman滤波和MeanShift。9.3D视觉中常用的深度估计方法包括双目立体视觉和深度学习。10.图像分割方法包括U-Net和MaskR-CNN。11.常用的图像增强技术包括直方图均衡化和锐化。12.计算机视觉中的主要任务包括图像分类和目标检测。13.卷积神经网络中的池化层用于特征提取。14.目标检测中常用的损失函数包括均方误差损失和交叉熵损失。15.图像分割方法包括K-means聚类和图割。16.常用的图像边缘检测算法包括Sobel算子和Prewitt算子。17.人脸识别中常用的特征提取方法包括ICA和小波变换。18.图像生成模型包括RNN和LSTM。19.目标跟踪中常用的算法包括相关滤波和粒子滤波。20.3D视觉中常用的深度估计方法包括光流法和结构光。四、简答题（每题5分，共2题）1.简述卷积神经网络的基本原理及其在图像分类中的应用。2.描述目标检测的主要步骤及其常用算法。附标准答案：一、单项选择题1.C2.C3.D4.C5.C6.B7.C8.C9.A10.A11.A12.A13.B14.C15.D16.A17.B18.C19.C20.A21.A22.A23.B24.C25.D26.A27.B28.C29.C30.A二、多项选择题1.A,B,C,D2.A,B,C,D3.B,C,D4.A,B,C,D5.A,B,C,D6.A,B,C,D7.A,C8.A,B,C,D9.A,C,D10.A,B,C,D11.A,B,C,D12.A,B,C,D13.A,B,C,D14.B,C,D15.A,B,C,D16.A,B,C,D17.A,B,C,D18.A,C19.A,B,C,D20.A,C,D三、判断题1.正确2.正确3.正确4.正确5.正确6.正确7.正确8.正确9.正确10.正确11.正确12.正确13.正确14.正确15.正确16.正确17.正确18.正确19.正确20.正确四、简答题1.卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，通过模拟人脑视觉皮层的工作原理，能够自动提取图像中的特征。CNN由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核提取图像的局部特征，池化层用于降低特征图的空间维度，全连接层用于分类或回归。在图像分类中，CNN通过学习大量图像数据，能够自动提取图像的特征并进行分类。