计算机视觉工程师图像识别面试题含答案

2026年计算机视觉工程师图像识别面试题含答案一、单选题（每题2分，共10题）1.在图像分类任务中，以下哪种损失函数通常用于处理类别不平衡问题？A.均方误差（MSE）B.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）C.FocalLossD.HingeLoss答案：C解析：FocalLoss通过降低易分样本的权重来解决类别不平衡问题，而交叉熵损失对所有样本一视同仁，均方误差主要用于回归任务，HingeLoss常见于支持向量机。2.以下哪种卷积操作在保持空间分辨率的同时能够提取多尺度特征？A.卷积（Convolution）B.最大池化（MaxPooling）C.转置卷积（Deconvolution）D.空洞卷积（DilatedConvolution）答案：D解析：空洞卷积通过增大步长和填充值来扩大感受野，从而提取多尺度特征而不降低分辨率。最大池化会降低分辨率，转置卷积主要用于上采样，普通卷积不直接支持多尺度。3.在目标检测任务中，YOLOv5使用的损失函数主要包括哪些部分？A.分类损失和边界框损失B.交叉熵损失和均方误差损失C.FocalLoss和L1LossD.均方误差损失和KL散度损失答案：A解析：YOLOv5的损失函数由分类损失（交叉熵）和边界框回归损失（L1Loss）组成，以实现端到端的检测。其他选项中的损失函数不适用于YOLOv5的框架。4.以下哪种技术能够显著提高模型的泛化能力，减少过拟合？A.数据增强（DataAugmentation）B.权重归一化（WeightNormalization）C.早停（EarlyStopping）D.自适应学习率（LearningRateScheduling）答案：C解析：早停通过监控验证集性能来停止训练，防止模型过拟合。数据增强增加样本多样性，权重归一化和自适应学习率虽能改善训练稳定性，但早停更直接针对过拟合。5.在语义分割任务中，以下哪种方法通常用于实现像素级的精确标注？A.R-CNNB.U-NetC.FasterR-CNND.YOLOv5答案：B解析：U-Net通过编码-解码结构和跳跃连接实现高分辨率语义分割，而R-CNN、FasterR-CNN和YOLOv5主要用于目标检测。6.以下哪种算法常用于图像超分辨率任务，通过稀疏重建提升细节？A.EDSRB.TV-L1C.RetinaNetD.SSD答案：B解析：TV-L1（TotalVariation-L1）通过稀疏正则化实现图像超分辨率，而EDSR是ESPCN的改进，RetinaNet和SSD用于目标检测。7.在人脸识别任务中，以下哪种度量用于衡量两个面部特征的相似度？A.余弦相似度（CosineSimilarity）B.欧氏距离（EuclideanDistance）C.交叉熵损失D.KL散度答案：B解析：欧氏距离常用于计算特征向量之间的距离，余弦相似度用于衡量方向性相似度，交叉熵和KL散度主要用于分类任务。8.以下哪种技术能够有效去除图像中的噪声，同时保留边缘信息？A.中值滤波（MedianFiltering）B.高斯滤波（GaussianFiltering）C.双边滤波（BilateralFiltering）D.Sobel算子答案：C解析：双边滤波结合了空间邻近度和像素值相似度，能有效去噪并保留边缘，而中值滤波和Sobel算子不适用于去噪，高斯滤波会模糊边缘。9.在视频理解任务中，以下哪种模型能够捕捉时间依赖性？A.ResNetB.CNN+RNNC.VisionTransformer（ViT）D.GatedConvolutionalNetwork（GCN）答案：B解析：CNN+RNN（如LSTM或GRU）通过RNN模块处理视频序列的时间依赖性，ViT主要处理静态图像，GCN用于图结构数据。10.以下哪种度量用于评估目标检测模型的精确率和召回率？A.mAP（meanAveragePrecision）B.F1分数C.AUC（AreaUndertheCurve）D.PSNR答案：A解析：mAP是目标检测的主流评估指标，F1分数用于分类任务，AUC用于二分类，PSNR用于图像质量评估。二、多选题（每题3分，共5题）1.以下哪些技术属于数据增强的常见方法？A.随机裁剪（RandomCropping）B.颜色抖动（ColorJittering）C.光照旋转（LightRotation）D.弹性变形（ElasticDeformation）答案：A、B、D解析：随机裁剪、颜色抖动和弹性变形都是常见的数据增强方法，光照旋转不是标准术语。2.在语义分割中，以下哪些损失函数常用于处理小目标？A.DiceLossB.FocalLossC.IoULossD.L1Loss答案：A、B解析：DiceLoss和FocalLoss对小目标更鲁棒，IoULoss和L1Loss不直接针对小目标优化。3.以下哪些模型属于Transformer在计算机视觉中的应用？A.ViT（VisionTransformer）B.SwinTransformerC.DETR（DEtectionTRansformer）D.ResNet答案：A、B、C解析：ViT、SwinTransformer和DETR都是基于Transformer的视觉模型，ResNet是CNN模型。4.在目标检测中，以下哪些技术能够提高模型的检测速度？A.滑动窗口（SlidingWindow）B.非极大值抑制（NMS）C.模型剪枝（ModelPruning）D.检测头融合（DetectionHeadFusion）答案：C、D解析：模型剪枝和检测头融合能加速推理，滑动窗口是早期检测方法，NMS是后处理步骤。5.以下哪些度量用于评估图像质量或重建效果？A.PSNRB.SSIMC.mAPD.IoU答案：A、B解析：PSNR和SSIM用于图像质量评估，mAP和IoU用于目标检测。三、简答题（每题5分，共4题）1.简述FocalLoss如何解决类别不平衡问题。答案：FocalLoss通过引入调节参数γ（gamma）和α（alpha）来降低易分样本的权重，使得模型更关注难分样本。具体来说，对于难分样本，其损失贡献更大，而对于易分样本，其损失贡献被抑制，从而平衡各类样本的影响。2.简述U-Net在语义分割中的优势。答案：U-Net通过编码器-解码器结构和跳跃连接实现高分辨率分割，编码器提取特征，解码器恢复空间信息，跳跃连接传递浅层细节，使其在医学图像分割等领域表现优异。3.简述图像超分辨率中的双三次插值（Bicubic）与超分辨率模型的区别。答案：双三次插值是一种传统重采样方法，通过局部像素加权计算新像素值，但无法学习高级特征。超分辨率模型（如EDSR）通过深度学习学习图像结构，生成更逼真的细节，而双三次插值仅依赖像素关系。4.简述YOLOv5中的Anchor-Free机制。答案：YOLOv5采用Anchor-Free机制，通过回归中心点坐标和宽高直接预测边界框，无需预设锚框，提高了对不同尺寸目标的检测精度。四、论述题（每题10分，共2题）1.论述图像数据增强的常用方法及其对模型性能的影响。答案：常见图像数据增强方法包括随机裁剪、翻转、旋转、颜色抖动、弹性变形等。这些方法能增加样本多样性，提高模型泛化能力，减少过拟合。但过度增强可能导致信息丢失或失真，需平衡增强强度。例如，随机裁剪能提升模型对局部特征的鲁棒性，而颜色抖动能增强对光照变化的适应性。2.论述Transformer在计算机视觉中的优势与挑战。答案：T