2026计算机视觉工程师校招面试题及答案

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单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种是常用的图像特征提取方法？A.傅里叶变换B.冒泡排序C.深度优先搜索D.快速排序2.图像中提取边缘常用的算子是？A.均值滤波B.高斯滤波C.拉普拉斯算子D.中值滤波3.卷积神经网络（CNN）的核心操作是？A.卷积B.排序C.递归D.迭代4.以下哪个是目标检测算法？A.k-近邻算法B.R-CNNC.线性回归D.逻辑回归5.常用的图像数据集是？A.MNISTB.WordNetC.SQLD.HTML6.在图像分类任务中，衡量模型好坏的指标通常是？A.准确率B.召回率C.净利润率D.错误率7.色彩空间RGB中，R代表什么？A.绿色B.蓝色C.红色D.黄色8.OpenCV主要用于什么？A.网页开发B.数据库管理C.计算机视觉D.游戏开发9.图像分割的目的是？A.压缩图像B.将图像分成不同区域C.提升图像亮度D.改变图像颜色10.以下哪个不是深度学习框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.ExcelD.Keras多项选择题（每题2分，共10题）1.以下属于计算机视觉任务的有（）A.图像分类B.目标检测C.自然语言处理D.图像生成2.卷积神经网络的层包括（）A.卷积层B.池化层C.全连接层D.激活层3.常用的图像增强方法有（）A.亮度调整B.旋转C.裁剪D.归一化4.目标检测的指标有（）A.平均精度B.交并比C.查准率D.查全率5.色彩空间有（）A.RGBB.HSVC.CMYKD.YUV6.以下哪些是图像特征描述符（）A.SIFTB.SURFC.ORBD.PCA7.深度学习中常用的优化算法有（）A.SGDB.AdamC.AdaGradD.RMSProp8.计算机视觉应用场景有（）A.自动驾驶B.安防监控C.医疗影像分析D.电商商品搜索9.常见的图像归一化方法有（）A.零均值归一化B.最小-最大归一化C.高斯归一化D.拉普拉斯归一化10.以下关于卷积的说法正确的有（）A.可提取图像局部特征B.减少参数数量C.具有平移不变性D.只能用于二维图像判断题（每题2分，共10题）1.计算机视觉只处理静态图像，不处理视频。（）2.卷积核越大，提取的特征越精细。（）3.图像分类和目标检测是完全相同的任务。（）4.深度学习模型训练不需要数据。（）5.灰度图像只有一个通道。（）6.池化操作可以增加图像的分辨率。（）7.图像增强有助于提高模型的泛化能力。（）8.目标检测算法可以检测出图像中所有物体的位置和类别。（）9.深度学习框架只能用于计算机视觉。（）10.傅里叶变换可用于图像的频域分析。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述卷积神经网络的优势。减少参数，降低计算量，可提取空间特征，有平移不变性，还能自动学习特征，提高训练效率和泛化能力。2.什么是图像增强，其作用是什么？通过调整图像亮度、对比度等改善质量。作用是增加数据多样性，提高模型泛化能力，让其在不同图像条件下都能表现良好。3.目标检测常用的评价指标有哪些？平均精度（mAP）衡量整体性能；交并比（IoU）判断检测框与真实框重合度；还有查准率和查全率分别体现检测的准确性和完整性。4.列举三种常用的深度学习框架。常用的深度学习框架有TensorFlow，它功能强大、社区活跃；PyTorch，以动态图和易用性著称；Keras，简单易上手，适合快速搭建模型。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论计算机视觉在医疗领域的应用及挑战。应用：辅助疾病诊断、手术导航等。挑战：医学图像数据标注难，隐私保护要求高，模型准确性需大量验证，不同设备成像差异大。2.谈谈图像分类和目标检测的区别与联系。区别：图像分类只判断类别，目标检测要定位并分类物体。联系：都基于图像数据，目标检测可看作多小区域的图像分类，且都用机器学习或深度学习技术。3.分析数据增强对计算机视觉模型训练的重要性。数据增强增加样本多样性，减少过拟合，让模型适应不同图像情况，提高泛化能力，在数据不足时扩展数据量，提升模型在不同场景下的性能。4.探讨计算机视觉未来的发展趋势。未来会向更精确的识别和检测发展，如多模态融合、与边缘计算结合实现实时处理、在自动驾驶和智能安防等领域深入应用、以及更重视模型的可解释性。答案单项选择题答案1.A2.C3.A4.B5.A6.A7.C8.C9.B10.C多项选择题答案1.ABD2