AI 视觉算法工程师岗位招聘考试试卷及答案

AI视觉算法工程师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（每题1分，共10分）1.OpenCV中用于图像滤波的高斯模糊函数是______。2.卷积神经网络中提取特征的基本层是______层。3.YOLOv1输入448×448图像时，输出特征图尺寸是______。4.图像分类任务常用的损失函数是______交叉熵损失。5.FCN实现像素级预测的核心操作是______。6.SIFT算法的全称是______。7.NVIDIA推出的深度学习推理加速工具是______。8.目标检测中IoU的全称是______。9.图像增强常用方法包括旋转、翻转和______。10.LSTM主要解决RNN的______问题。二、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下属于目标检测算法的是？A.YOLOv5B.ResNetC.FCND.BERT2.OpenCV读取图像的函数是？A.cv2.read()B.cv2.imread()C.cv2.load()D.cv2.get()3.图像分类经典基准网络是？A.AlexNetB.GANC.VAED.Transformer4.非极大值抑制（NMS）的作用是？A.增加检测框B.提高分辨率C.去除重叠框D.计算IoU5.回归任务常用损失函数是？A.交叉熵B.对数损失C.Hinge损失D.MSE6.TensorFlow定义变量的函数是？A.tf.Variable()B.tf.constant()C.tf.Tensor()D.tf.placeholder()7.采用编解码结构的语义分割算法是？A.YOLOv3B.U-NetC.ResNet50D.BERT8.常用于AI视觉推理加速的硬件是？A.GPUB.CPUC.RAMD.HDD9.卷积核大小通常不包括？A.3×3B.5×5C.1×1D.100×10010.用于图像生成的算法是？A.FasterR-CNNB.GANC.SSDD.MaskR-CNN三、多项选择题（每题2分，共20分）1.图像预处理步骤包括？A.归一化B.resizeC.训练D.去噪2.CNN常用激活函数是？A.ReLUB.SigmoidC.TanhD.Softmax3.两阶段目标检测算法是？A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSDD.R-CNN4.AI视觉任务包括？A.图像分类B.目标检测C.语义分割D.实例分割5.深度学习框架包括？A.TensorFlowB.PyTorchC.OpenCVD.Caffe6.图像增强技术包括？A.随机裁剪B.亮度调整C.高斯噪声添加D.模型训练7.ResNet的正确描述是？A.引入残差连接B.只有18层C.解决梯度消失D.用于NLP8.IoU的正确描述是？A.计算框重叠度B.范围0-1C.越大越差D.检测评价指标9.语义分割算法是？A.YOLOv4B.FCNC.U-NetD.SSD10.TensorRT的正确描述是？A.支持TF/PyTorch导入B.优化推理速度C.用于模型训练D.支持FP16/INT8四、判断题（每题2分，共20分）1.OpenCV是深度学习框架。（）2.YOLOv1是单阶段目标检测算法。（）3.FCN可实现像素级语义分割。（）4.ResNet残差连接是跨层连接。（）5.图像分类输出是类别标签。（）6.GAN用于图像分类。（）7.TensorRT可加速模型推理。（）8.卷积层参数包括卷积核大小和数量。（）9.NMS保留所有检测框。（）10.图像预处理无需归一化。（）五、简答题（每题5分，共20分）1.简述CNN的核心优势。2.简述YOLO系列的核心思想。3.简述图像预处理中归一化的作用。4.简述U-Net的结构特点。六、讨论题（每题5分，共10分）1.目标检测模型mAP较低，从哪些方面优化？2.对比单阶段（YOLO）和两阶段（FasterR-CNN）检测算法的优缺点及适用场景。---答案部分一、填空题答案1.cv2.GaussianBlur2.卷积3.7×74.类别5.转置卷积（上采样）6.尺度不变特征变换7.TensorRT8.交并比9.随机裁剪（或亮度调整）10.梯度消失二、单项选择题答案1.A2.B3.A4.C5.D6.A7.B8.A9.D10.B三、多项选择题答案1.ABD2.ABC3.AD4.ABCD5.ABD6.ABC7.AC8.ABD9.BC10.ABD四、判断题答案1.×2.√3.√4.√5.√6.×7.√8.√9.×10.×五、简答题答案1.CNN核心优势：①局部感受野：仅关注图像局部区域，减少参数冗余；②权值共享：同一卷积核在全图滑动，大幅降低参数数量；③平移不变性：目标移动后仍能识别；④针对图像二维结构优化，避免全连接网络的参数爆炸，更适合图像特征提取。2.YOLO核心思想：将目标检测转化为回归问题：输入图像经CNN提取特征，输出固定尺寸特征图，每个网格预测多个边界框（BBox）、类别概率及置信度（框内有目标的概率）。无需先提取候选框，速度快，兼顾精度与实时性，适合实时检测场景。3.归一化的作用：①加速模型收敛：避免不同特征维度差异大导致梯度更新不稳定；②提高泛化能力：让模型学习通用特征而非数值范围；③避免数值溢出：缩小像素值范围，计算更稳定。常用方法包括像素值归一化（除以255）、标准化（均值0方差1）。4.U-Net结构特点：编解码结构：①编码器（下采样）：逐步缩小特征图尺寸，提取高层语义；②解码器（上采样）：逐步恢复尺寸，通过跳跃连接融合编码器对应层特征，补充局部细节；③兼顾全局语义与局部细节，适合医学图像等精确像素级分割任务，无需大量训练数据。六、讨论题答案1.mAP较低的优化方向：①数据层面：检查标注准确性（漏标/错标）、补充数据（数据增强/额外数据集）、解决类别不平衡（加权损失/过采样）；②模型层面：调整网络结构（如换YOLOv8）、优化损失（加入GIoU损失）、调整超参数（学习率/batchsize）；③推理层面：调整NMS阈值（避免漏检/误检）、TensorRT优化加速；④定位问题：拆分测试集（按类别/场景），针对性优化（如小目标检测差则补充小目标数据）。2.单阶段vs两阶段对比：-单阶段（YOLO/SSD）：优点→速度快（实时性好）、无需候选框；缺点→小目标精度略低、定位稍差；适用→