2025年人工智能与计算机视觉技术考试试题及答案

2025年人工智能与计算机视觉技术考试试题及答案一、单项选择题（每题3分，共15分）1.以下关于视觉Transformer（ViT）的描述中，错误的是：A.输入图像被分割为固定大小的Patch后，通过线性投影生成PatchEmbeddingB.位置编码（PositionalEncoding）用于保留Patch的空间位置信息C.标准ViT的编码器仅包含多头自注意力（Multi-HeadAttention）层，不使用前馈神经网络（FFN）D.分类头通常采用MLP对全局特征进行预测答案：C解析：ViT的编码器由多头自注意力层和前馈神经网络（FFN）交替组成，FFN用于特征非线性变换，因此C错误。2.在目标检测任务中，YOLOv9相比YOLOv8的核心改进是：A.引入动态标签分配（DynamicLabelAssignment）策略B.采用更深的Backbone网络（如ResNet-101）C.放弃锚框（Anchor）机制，完全基于关键点检测D.仅支持单尺度特征图预测答案：A解析：YOLOv9针对正负样本不平衡问题，采用了类似TOOD（Task-alignedOne-stageObjectDetection）的动态标签分配策略，根据分类和定位质量动态调整标签，因此A正确。3.以下数据增强方法中，对语义分割任务影响最小的是：A.随机亮度调整（BrightnessJitter）B.随机仿射变换（AffineTransformation）C.随机擦除（RandomErasing）D.颜色通道反转（ChannelInversion）答案：D解析：语义分割关注像素级类别标签，颜色通道反转（如RGB转BGR）不改变像素间相对关系和类别分布，对分割结果影响较小；而随机擦除可能覆盖关键区域，仿射变换会改变空间结构，亮度调整可能影响特征提取，因此D正确。4.关于CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePretraining）模型，以下描述正确的是：A.仅支持图像到文本的单向检索B.训练时采用对比学习，最大化图像与匹配文本的相似度C.输入图像需固定分辨率（如224×224），无法处理任意尺寸D.输出为图像和文本的独立特征，不进行联合嵌入答案：B解析：CLIP通过对比学习，将图像和文本映射到同一语义空间，最大化正样本对（匹配的图文）的相似度，最小化负样本对的相似度，因此B正确；CLIP支持双向检索（图像→文本、文本→图像），可处理任意尺寸图像（通过自适应池化），输出为联合嵌入特征，故A、C、D错误。5.在轻量级目标检测模型优化中，以下策略效果最差的是：A.用深度可分离卷积（DepthwiseSeparableConvolution）替代标准卷积B.增加网络层数以提升特征表达能力C.采用知识蒸馏（KnowledgeDistillation），用大模型指导小模型D.对激活函数进行量化（如将ReLU6替换为INT8量化版本）答案：B解析：轻量级模型优化需平衡参数量和精度，增加层数会显著提升计算量和参数量，与轻量化目标矛盾；其他策略均能有效降低计算成本（深度可分离卷积、量化）或提升小模型性能（知识蒸馏），因此B正确。二、填空题（每空2分，共10分）1.ResNet通过引入________解决了深层网络训练时的梯度消失/爆炸问题。答案：残差连接（ResidualConnection）2.语义分割任务中，常用的评价指标包括________（至少写2个）。答案：mIoU（平均交并比）、PixelAccuracy（像素精度）3.SAM（SegmentAnythingModel）的输出是________，其核心设计是________。答案：任意目标的分割掩码（Mask）；提示（Prompt）驱动的通用分割能力4.多模态视觉模型（如GPT-4V）的训练目标是________。答案：对齐视觉与语言（或其他模态）的语义空间，实现跨模态理解与生成5.小样本目标检测（Few-shotObjectDetection）的关键挑战是________。答案：有限样本下模型的泛化能力不足（或类别特征学习不充分）三、简答题（每题10分，共30分）1.对比卷积神经网络（CNN）与视觉Transformer（ViT）在特征提取上的核心差异。答案：CNN与ViT的特征提取差异主要体现在以下方面：（1）局部感知vs全局依赖：CNN通过卷积核（如3×3）提取局部特征，依赖滑动窗口的局部归纳偏置；ViT通过自注意力机制（Self-Attention）直接建模所有Patch间的全局关系，更擅长捕捉长距离依赖。（2）平移不变性：CNN的权值共享和局部连接天然具备平移不变性；ViT的位置编码（PositionalEncoding）需显式引入空间信息，否则不具备平移不变性。（3）计算效率：小图像尺寸下，CNN的局部卷积计算量低于ViT的全局自注意力（复杂度O(N²)，N为Patch数）；大图像或高分辨率场景中，ViT通过分层结构（如SwinTransformer）优化复杂度至O(NlogN)，逐渐接近CNN。（4）数据依赖性：ViT因缺乏CNN的归纳偏置（如局部性、平移不变性），需要更大规模数据训练以避免过拟合；CNN在小样本场景下表现更稳定。2.解释“多模态学习（MultimodalLearning）”在计算机视觉中的典型应用，并说明其优势。答案：多模态学习指融合视觉与其他模态（如文本、语音、点云）的信息进行建模，典型应用包括：（1）图文检索：如CLIP模型，通过联合图像-文本嵌入实现“以图搜文”或“以文搜图”。（2）视觉问答（VQA）：结合图像内容与自然语言问题，生成答案（如“图中桌子上有几个苹果？”）。（3）自动驾驶感知：融合摄像头（视觉）与激光雷达（点云）数据，提升目标检测与场景理解的鲁棒性。优势：（1）互补信息增强：文本提供语义标签（如“狗”），弥补图像底层特征（如边缘、颜色）的抽象不足；点云提供3D几何信息，补充2D图像的深度缺失。（2）泛化能力提升：多模态数据覆盖更丰富的场景变化（如同一物体的不同视角+文本描述），模型可学习更鲁棒的特征表示。（3）跨模态生成：如文本生成图像（StableDiffusion），或图像生成描述（ImageCaptioning），拓展应用场景。3.分析小样本学习（Few-shotLearning）在计算机视觉中的挑战，并列举2种主流解决方法。答案：挑战：（1）类别特征不足：仅需少量样本（如1-5个）学习新类别，难以覆盖类内差异（如不同姿态、光照下的同一物体）。（2）过拟合风险：模型易记住有限样本的噪声（如背景干扰），泛化能力差。（3）度量偏差：传统分类器（如Softmax）依赖大规模数据统计的类别分布，小样本下统计量不可靠。主流解决方法：（1）元学习（MetaLearning）：通过元训练（Meta-training）学习“如何学习”，使模型在新任务（小样本）上快速适应。例如MAML（模型无关元学习），通过在多个小样本任务上训练，优化模型的初始化参数，使其在新任务中仅需少量梯度更新即可收敛。（2）度量学习（MetricLearning）：设计特征空间中的度量函数（如余弦相似度、欧氏距离），将新类别样本与支持集（SupportSet）样本进行比较。例如PrototypicalNetwork（原型网络），计算新样本与支持集类别原型（均值特征）的距离，完成分类。四、算法设计题（每题15分，共30分）1.请编写非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，NMS）的伪代码，并说明其在目标检测中的作用。答案：伪代码：输入：检测框列表B（每个框包含坐标[x1,y1,x2,y2]和置信度score），交并比阈值iou_thresh输出：保留的检测框列表步骤：1.初始化保留列表keep=[]2.按置信度从高到低对B排序，得到sorted_B3.whilesorted_B非空：a.取出sorted_B中第一个框（置信度最高），记为current_box，加入keepb.计算current_box与sorted_B中剩余所有框的IoUc.筛选出与current_box的IoU≤iou_thresh的框，更新sorted_B为这些框4.返回keep作用：目标检测中，同一物体可能被多个候选框（如锚框）检测到，NMS通过抑制重叠度高（IoU超过阈值）的低置信度框，保留最可能的一个检测框，避免重复检测，提升结果的简洁性和准确性。2.假设需要设计一个轻量级人脸检测模型（输入尺寸112×112），要求在移动端（如手机）实时运行（帧率≥30FPS），请从网络结构、计算优化、数据策略三方面提出具体设计方案。答案：（1）网络结构设计：-采用深度可分离卷积（DepthwiseSeparableConv）替代标准卷积，将3×3卷积拆分为深度卷积（DepthwiseConv，逐通道卷积）和逐点卷积（PointwiseConv，1×1卷积），参数量从C_in×C_out×3×3降至C_in×3×3+C_in×C_out（C_in为输入通道数，C_out为输出通道数）。-使用轻量级Backbone（如MobileNetV3-Small），其通过SE（Squeeze-and-Excitation）模块动态调整通道权重，在少量增加计算量的情况下提升特征表达能力。-采用多尺度特征融合（如YOLOv5的PANet简化版），仅保留浅层（高分辨率）和中层（中分辨率）特征图，避免深层小特征图的计算开销。（2）计算优化：-模型量化：将浮点运算（FP32）转换为INT8量化，减少内存占用和计算时间（如使用TensorRT或TFLite的量化工具）。-剪枝：通过通道剪枝（如基于L1范数的通道重要性评估）移除冗余通道，降低模型宽度（如将Backbone的通道数从64剪枝至48）。-算子优化：替换复杂激活函数（如用ReLU6替代Swish），合并卷积与批量归一化（Conv+BN）为单一算子，减少计算步骤。（3）数据策略：-采用轻量级数据增强：如随机水平翻转、小范围缩放（避免仿射变换的复杂计算），平衡数据多样性与预处理时间。-难例挖掘（HardExampleMining）：在训练中优先选择误检或漏检的样本（如小人脸、模糊人脸），提升模型对关键场景的检测能力。-知识蒸馏：以大模型（如RetinaFace）为教师模型，指导轻量级模型学习更鲁棒的特征（如教师模型的中间特征或软标签），弥补小模型容量不足的问题。五、综合应用题（25分）设计一个基于计算机视觉的“超市货架缺货检测系统”，要求：（1）说明系统的整体流程；（2）列出关键技术模块及对应的算法/模型选择；（3）提出评估指标及优化方向。答案：（1）系统整体流程①数据采集：通过部署在货架上方的摄像头（或移动巡检机器人）实时采集货架图像（分辨率1920×1080，帧率5FPS）。②预处理：对图像进行去噪（如双边滤波）、亮度归一化（如直方图均衡化），提升后续处理鲁棒性。③目标检测：识别货架区域（定位货架边界）及商品区域（检测单个商品）。④缺货判断：计算商品区域的覆盖度（如某商品应陈列10件，实际检测到8件），或通过特征匹配判断是否存在空缺位置。⑤结果输出：将缺货信息（位置、商品ID）上传至管理系统，触发补货提醒。（2）关键技术模块及算法/模型选择①货架定位模块：-任务：从复杂场景（如包含顾客、灯光）中分割出货架区域。-模型选择：使用轻量级语义分割模型（如BiSeNetV2），其通过双边网络（SpatialPath+ContextPath）平衡分辨率与感受野，适合实时分割。②商品检测模块：-任务：检测货架上的单个商品，输出边界框及类别（如“可乐”“薯片”）。-模型选择：YOLOv9-Nano（轻量级版本），其采用CSP（CrossStagePartial）结构和动态标签分配，在保持高帧率（≥60FPS）的同时，对小目标（如小包装商品）检测精度较YOLOv8提升约3%mAP。③缺货判断模块：-任务：基于商品检测结果，判断是否缺货（如某位置应放5瓶牛奶，仅检测到3瓶）。-算法选择：-规则匹配：预设货架布局模板（如每行每列应陈列的商