计算机视觉分析师面试题及答案

2026年计算机视觉分析师面试题及答案一、选择题（每题2分，共10题）1.在目标检测任务中，以下哪种算法通常在复杂场景下表现最佳？A.R-CNNB.YOLOv5C.SSDD.FasterR-CNN答案：B解析：YOLOv5（YouOnlyLookOnce）系列算法通过单次前向传播完成目标检测，具有更高的检测速度和精度，尤其适用于实时检测场景。R-CNN及其变种（如FasterR-CNN）依赖候选框生成，速度较慢；SSD（SingleShotMultiBoxDetector）虽速度快，但在小目标检测上不如YOLOv5。2.以下哪种图像增强技术最适合用于夜间低光照场景？A.直方图均衡化B.高斯模糊C.对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）D.中值滤波答案：C解析：CLAHE（ContrastLimitedAdaptiveHistogramEqualization）在增强低光照图像对比度的同时避免了过增强，适用于夜间场景。直方图均衡化可能导致噪声放大；高斯模糊和中值滤波主要用于去噪，对对比度提升效果有限。3.在语义分割任务中，以下哪种损失函数通常用于处理类别不平衡问题？A.HingeLossB.DiceLossC.FocalLossD.Cross-EntropyLoss答案：C解析：FocalLoss通过降低易分样本的权重，提升难分样本的损失贡献，适用于类别不平衡场景。HingeLoss常用于支持向量机；DiceLoss适用于分割任务但未解决不平衡问题；Cross-EntropyLoss对不平衡问题敏感。4.以下哪种深度学习模型最适合用于视频动作识别？A.VGGB.ResNetC.3DCNND.Transformer答案：C解析：3DCNN通过引入时间维度，能够同时捕捉空间和时序特征，适合视频动作识别。VGG和ResNet主要用于静态图像分类；Transformer虽可处理序列数据，但3DCNN在视频领域更具针对性。5.在人脸识别任务中，以下哪种特征提取方法最常用于跨模态匹配？A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.基于深度学习的特征提取（如FaceNet）D.直方图特征描述符答案：C解析：FaceNet等深度学习模型通过三元组损失学习统一的特征向量，支持跨模态（如2D-3D）匹配。PCA和LDA依赖手工设计特征；直方图特征描述符（如LBP）易受光照影响。二、填空题（每空1分，共5空）6.在目标跟踪任务中，卡尔曼滤波常用于处理非线性系统，而粒子滤波适用于非高斯噪声场景。7.图像的梯度算子（如Sobel算子）可用于边缘检测，而拉普拉斯算子适用于二值化后细化边缘。8.语义分割的目标是像素级分类，而实例分割需区分同一类别的不同目标。9.数据增强技术（如旋转、翻转）可提升模型的泛化能力，避免过拟合。10.模型蒸馏通过将大模型知识迁移至小模型，提升推理速度并保持准确率。三、简答题（每题5分，共5题）11.简述YOLOv5与FasterR-CNN在检测速度和精度上的主要区别。答案：-YOLOv5通过单次前向传播实现快速检测（毫秒级），适用于实时场景，但小目标检测精度略低；FasterR-CNN依赖区域提议网络（RPN），检测速度较慢（秒级），但精度更高，尤其对小目标和遮挡目标。-结构上，YOLOv5采用CSPDarknet-53骨干网络，FasterR-CNN使用ResNet或VGG骨干。12.解释语义分割中“类别不平衡”问题及其解决方案。答案：-问题：数据集中多数类别样本远多于少数类别，导致模型偏向多数类别。-解决方案：-采样层面：过采样少数类别或欠采样多数类别；-损失函数层面：FocalLoss、加权交叉熵；-数据增强层面：对少数类别进行更多增强；-评估层面：使用Macro/WeightedF1-score避免多数类别主导指标。13.说明视频动作识别中，3DCNN与CNN+RNN（LSTM/GRU）的优缺点。答案：-3DCNN：-优点：统一处理时空特征，无需额外RNN模块，计算效率高；-缺点：对长时序依赖建模能力弱。-CNN+RNN：-优点：擅长捕捉长时序依赖；-缺点：CNN提取的特征可能丢失时序信息，RNN计算复杂度高。14.解释人脸识别中“特征归一化”的作用。答案：-作用：通过L2归一化（如FaceNet输出[-1,1]范围）消除尺度、光照、姿态差异，使不同人脸特征向量距离更稳定，提高跨模态匹配（如活体检测）的鲁棒性。15.描述模型评估中“混淆矩阵”的三个关键指标（TP,FP,FN）。答案：-TP（真阳性）：正确预测为正类的样本；-FP（假阳性）：错误预测为正类的样本；-FN（假阴性）：错误预测为负类的样本。-衍生指标：Precision=TP/(TP+FP)，Recall=TP/(TP+FN)，F1=2PrecisionRecall/Precision+Recall。四、编程题（每题10分，共2题）16.编写Python代码实现图像的CLAHE增强（假设已加载图像为灰度numpy数组`img`，使用OpenCV库）。pythonimportcv2importnumpyasnpdefclahe_enhance(img,clip_limit=2.0,tile_grid_size=(8,8)):clahe=cv2.createCLAHE(clipLimit=clip_limit,tileGridSize=tile_grid_size)enhanced_img=clahe.apply(img)returnenhanced_img解析：-`clipLimit`控制对比度限制；`tileGridSize`定义局部直方图区域大小。CLAHE通过滑动窗口计算局部直方图均衡化，避免全局均衡化带来的噪声放大。17.编写代码实现目标检测的Non-MaximumSuppression（NMS）后处理（输入：检测框列表`boxes`，置信度`scores`，阈值`iou_threshold`）。pythonimportnumpyasnpdefnms(boxes,scores,iou_threshold):order=np.argsort(scores)[::-1]#降序排序keep=[]whileorder.size>0:i=order[0]keep.append(i)xx1=np.maximum(boxes[order[0],0],boxes[order[1:],0])yy1=np.maximum(boxes[order[0],1],boxes[order[1:],1])xx2=np.minimum(boxes[order[0],2],boxes[order[1:],2])yy2=np.minimum(boxes[order[0],3],boxes[order[1:],3])w=np.maximum(0.0,xx2-xx1+1)h=np.maximum(0.0,yy2-yy1+1)inter=wharea1=(boxes[order[0],2]-boxes[order[0],0]+1)(boxes[order[0],3]-boxes[order[0],1]+1)area2=(boxes[order[1:],2]-boxes[order[1:],0]+1)(boxes[order[1:],3]-boxes[order[1:],1]+1)iou=inter/(area1+area2-inter)order=order[np.where(iou<=iou_threshold)[0]]returnnp.array(keep)解析：-按置信度降序排序，保留最高分框，计算其余框与其IoU；若IoU>阈值，剔除其余框；循环直至无框。NMS通过重叠抑制提升结果质量。五、开放题（10分）18.假设你要为国内某电商平台开发一个“商品瑕疵检测”系统，请设计技术方案并说明关键挑战。答案：-技术方案：-数据采集：拍摄多角度商品图像（光照、角度、背景多样化）；-模型选择：使用YOLOv5或EfficientDet进行瑕疵区域检测，结合MaskR-CNN实现实例分割；-特征工程：提取瑕疵纹理（LBP）、形状（Hu矩）特征辅助分类；-部署：云边结合，前端使