2026计算机视觉工程师秋招面试题及答案

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单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪个是常用的图像特征提取方法？A.K近邻法B.SIFTC.决策树D.支持向量机2.图像卷积操作的主要作用是？A.图像压缩B.图像增强C.特征提取D.图像分割3.以下哪种算法用于目标检测？A.LeNetB.AlexNetC.YOLOD.VGG4.图像二值化是将图像转换为？A.灰度图B.彩色图C.只有0和255像素值的图像D.半透明图像5.深度学习中常用的激活函数ReLU的表达式是？A.f(x)=1/(1+e^(-x))B.f(x)=max(0,x)C.f(x)=tanh(x)D.f(x)=x6.以下哪个库常用于计算机视觉开发？A.NumpyB.PandasC.OpenCVD.Matplotlib7.图像的分辨率指的是？A.图像的颜色数量B.图像的像素数量C.图像的文件大小D.图像的对比度8.在图像分类任务中，softmax函数的作用是？A.归一化输出概率B.图像平滑C.特征降维D.图像锐化9.以下哪种数据增强方法是对图像进行旋转操作？A.翻转B.缩放C.旋转D.裁剪10.计算机视觉中的语义分割是指？A.检测图像中的目标位置B.对图像中的每个像素进行分类C.对图像进行压缩D.提取图像的轮廓多项选择题（每题2分，共20分）1.常见的深度学习框架有哪些？A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.MXNet2.图像滤波的方法包括？A.均值滤波B.中值滤波C.高斯滤波D.双边滤波3.目标检测算法的评价指标有？A.mAPB.RecallC.PrecisionD.IoU4.以下属于计算机视觉应用领域的有？A.人脸识别B.自动驾驶C.医学影像分析D.视频监控5.图像特征描述子有？A.ORBB.BRIEFC.HOGD.LBP6.深度学习中的优化算法有？A.SGDB.AdamC.RMSPropD.Adagrad7.数据增强的方法有？A.亮度调整B.颜色抖动C.弹性形变D.噪声添加8.卷积神经网络的组成层有？A.卷积层B.池化层C.全连接层D.激活层9.图像分割的方法有？A.阈值分割B.区域生长C.分水岭分割D.聚类分割10.计算机视觉中常用的数据集有？A.ImageNetB.CIFAR-10C.MNISTD.COCO判断题（每题2分，共20分）1.卷积操作可以减少图像的尺寸。（）2.目标检测和图像分类是完全相同的任务。（）3.深度学习模型的训练不需要大量的数据。（）4.图像的直方图均衡化可以增强图像的对比度。（）5.支持向量机只能用于线性分类。（）6.数据增强可以提高模型的泛化能力。（）7.卷积神经网络中的池化层可以增加特征的数量。（）8.计算机视觉只处理静态图像。（）9.图像的边缘检测可以使用Sobel算子。（）10.语义分割和实例分割的概念是一样的。（）简答题（每题5分，共20分）1.简述卷积神经网络的工作原理。卷积神经网络通过卷积层用卷积核提取图像特征，池化层对特征图降维，激活层引入非线性，全连接层进行分类或回归，不断学习特征来完成任务。2.什么是过拟合，如何解决过拟合问题？过拟合指模型在训练集表现好，在测试集差。解决方法有增加数据、正则化、早停策略、使用Dropout等，降低模型复杂度，提高泛化能力。3.简述目标检测和图像分类的区别。图像分类是判断图像整体所属类别；目标检测不仅要识别目标类别，还要确定其在图像中的位置，任务更复杂。4.简述图像滤波的作用。图像滤波可去除图像噪声，平滑图像，改善图像质量，还能增强图像的某些特征，如边缘，便于后续处理和分析。讨论题（每题5分，共20分）1.讨论计算机视觉在医疗领域的应用及挑战。应用有疾病诊断、医学影像分析等。挑战是医学数据隐私保护难，标注成本高，模型准确性需大量验证，且要获医疗行业认可。2.谈谈数据增强对计算机视觉模型训练的重要性。数据增强可扩充训练数据多样性，提高模型泛化能力，减少过拟合，让模型学习到更多特征，在不同场景下有更好表现，提升性能。3.讨论如何评估一个计算机视觉模型的性能。可从准确率、召回率、mAP等指标评估分类和检测性能，用PSNR、SSIM评估图像生成质量，还需考虑模型复杂度、推理速度和鲁棒性。4.分析深度学习在计算机视觉中的发展趋势。趋势有模型轻量化以适应移动端，结合多模态数据提升效果，强化学习用于动态场景，以及可解释性研究增强模型可信度和安全性。答案单项选择题1.B2.C3.C4.C5.B6.C7.B8.A9.C10.B多项选择题1.ABCD2.