2026年计算机视觉工程师技术笔试题库含答案

2026年计算机视觉工程师技术笔试题库含答案一、单选题（共5题，每题2分）1.题干：在目标检测任务中，以下哪种损失函数主要用于处理边界框回归问题？A.交叉熵损失B.均方误差损失（MSE）C.感知损失（PerceptualLoss）D.FocalLoss答案：B解析：均方误差损失（MSE）常用于目标检测中的边界框回归任务，通过最小化预测框与真实框之间的距离来优化位置预测精度。2.题干：以下哪种图像增强方法最适合用于提高低光照图像的对比度？A.直方图均衡化B.直方图规定化C.Retinex算法D.腐蚀操作答案：C解析：Retinex算法通过模拟人类视觉系统对光照的感知机制，能有效增强低光照图像的对比度，使暗部细节更清晰。3.题干：在语义分割任务中，以下哪种网络结构常用于实现多尺度特征融合？A.VGG-16B.ResNet-50C.U-NetD.MobileNetV2答案：C解析：U-Net通过编码器-解码器结构和跳跃连接，自然地实现了多尺度特征融合，适用于医学图像分割等任务。4.题干：以下哪种方法能有效解决深度学习模型在目标检测中容易出现的类别不平衡问题？A.数据增强B.DropoutC.FocalLossD.BatchNormalization答案：C解析：FocalLoss通过降低易分样本的权重，使模型更关注难分样本，从而缓解类别不平衡问题。5.题干：在自动驾驶场景中，以下哪种视觉传感器常用于实现车道线检测？A.激光雷达（LiDAR）B.毫米波雷达（Radar）C.摄像头（Camera）D.温度传感器答案：C解析：摄像头是自动驾驶中最常用的视觉传感器，可通过图像处理技术实现车道线检测、交通标志识别等功能。二、多选题（共3题，每题3分）1.题干：以下哪些技术可用于提高图像去噪效果？A.傅里叶变换B.小波变换C.自编码器（Autoencoder）D.K-means聚类答案：B、C解析：小波变换和自编码器都是常用的图像去噪技术，前者通过多尺度分解去除噪声，后者通过学习干净图像特征实现去噪。2.题干：在视频理解任务中，以下哪些方法可用于实现行为识别？A.3D卷积神经网络（3DCNN）B.光流法（OpticalFlow）C.RNN（循环神经网络）D.图像金字塔答案：A、C解析：3DCNN和RNN通过时空特征提取和行为序列建模，常用于视频行为识别任务。3.题干：以下哪些因素会影响深度相机（DepthCamera）的测量精度？A.相机标定误差B.光照条件C.物体纹理D.运动模糊答案：A、B、C解析：相机标定误差、光照条件和物体纹理都会影响深度测量的精度，而运动模糊主要影响二维图像质量。三、填空题（共4题，每题2分）1.题干：在YOLOv5中，通过________模块实现尺度不变性，提高小目标检测性能。答案：Mosaic解析：YOLOv5的Mosaic数据增强模块通过拼接四张训练图像，使模型更适应不同尺度目标。2.题干：语义分割中常用的________损失函数通过最小化像素级预测与真实标签之间的交叉熵来优化模型性能。答案：交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）解析：交叉熵损失是语义分割的标准损失函数，适用于二分类或多分类任务。3.题干：在人脸识别任务中，________特征提取方法常用于提取具有鲁棒性的身份特征。答案：深度学习（如VGGFace）解析：深度学习方法通过多层网络自动学习人脸特征，比传统特征（如LBP）更具鲁棒性。4.题干：自动驾驶中的________检测算法通过分析像素梯度方向，实现道路边缘的精确识别。答案：Sobel算子解析：Sobel算子通过计算图像梯度，能有效检测边缘信息，常用于车道线检测。四、简答题（共3题，每题5分）1.题干：简述目标检测中“非极大值抑制”（NMS）的作用及其实现原理。答案：-作用：NMS用于去除目标检测中重复的检测框，保留置信度最高的框，提高检测结果的准确性。-原理：首先根据置信度排序所有检测框，然后对每个框，计算其与后续所有框的重叠度（IoU），若IoU大于阈值，则保留置信度高的框，剔除其他框，最后输出最终检测结果。2.题干：简述图像超分辨率（Super-Resolution）的主要挑战及其常用方法。答案：-挑战：1.重建不确定性：从低分辨率（LR）图像恢复高分辨率（HR）细节时，存在多种可能的解。2.计算复杂度：高分辨率重建需要大量计算资源。3.伪影问题：过度重建可能导致不自然的纹理或噪声放大。-常用方法：1.插值方法：如双线性插值，简单但效果有限。2.基于深度学习的方法：如SRCNN、EDSR等，通过卷积神经网络学习LR到HR的映射关系，效果显著。3.题干：简述视觉SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）中特征点匹配的鲁棒性提升方法。答案：-方法：1.RANSAC：通过随机采样剔除误匹配点，提高对噪声的鲁棒性。2.特征描述子优化：如ORB结合汉明距离，对旋转和尺度不变。3.几何验证：通过三维几何约束（如空间距离）过滤无效匹配。4.自适应阈值：根据图像质量动态调整匹配阈值。五、论述题（共1题，10分）题干：结合自动驾驶场景，论述语义分割与目标检测在环境感知中的协同作用，并说明如何优化两者性能。答案：在自动驾驶中，语义分割与目标检测协同工作，共同提升环境感知能力：1.语义分割提供背景信息：通过将图像划分为道路、天空、行人等类别，为目标检测提供背景抑制，减少误检。2.目标检测定位具体对象：在语义分割的基础上，进一步检测车辆、行人等具体目标，实现精确交互决策。3.性能优化方法：-多尺度特征融合：使用U-Net等网络结构，结合高层语义特征（语义分割）和低层细节特征（目标检测），提升小目标检测能力。-动态权重分配：根据场景复杂度调整两个任务的损失权重，如光照强时侧重目标检测，弱时侧重语义分