2026年计算机视觉算法研发工程师技能测试题目参考

2026年计算机视觉算法研发工程师技能测试题目参考一、单选题（共10题，每题2分）考察内容：计算机视觉基础知识、算法原理、常用工具与框架1.在目标检测任务中，下列哪种算法通常不适用于小目标检测？（A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSDD.RetinaNet答案：A解析：FasterR-CNN依赖ROIPooling进行特征提取，对小目标容易丢失信息，而YOLOv5、SSD和RetinaNet通过多尺度特征融合对小目标检测效果更好。2.以下哪种损失函数常用于语义分割任务？（A.HingeLossB.Cross-EntropyLossC.L1LossD.AdamLoss答案：B解析：语义分割主要使用交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）计算像素级分类误差，而HingeLoss多用于SVM，L1Loss用于回归，AdamLoss是优化器而非损失函数。3.在图像去模糊任务中，哪种方法属于基于深度学习的方法？（A.Wiener滤波B.Non-localMeansC.U-NetD.BilateralFilter答案：C解析：U-Net是卷积神经网络结构，常用于图像修复和去模糊；前三个选项属于传统图像处理方法。4.以下哪种技术可用于缓解深度学习模型中的数据增强不足？（A.DropoutB.MixupC.BatchNormalizationD.WeightDecay答案：B解析：Mixup通过数据混合增强训练集多样性，Dropout是正则化技术，BatchNormalization和WeightDecay用于优化。5.在人脸识别中，特征提取常使用哪种网络结构？（A.ResNetB.VGGNetC.MobileNetD.GAN答案：A解析：ResNet通过残差学习提升深层网络性能，常用于人脸特征提取；VGGNet结构复杂，MobileNet轻量，GAN用于生成任务。6.以下哪种方法不属于姿态估计？（A.OpenPoseB.HRNetC.GAND.AlphaPose答案：C解析：OpenPose、HRNet和AlphaPose均用于姿态估计，GAN是生成对抗网络。7.在自动驾驶中，常用的检测算法是？（A.MaskR-CNNB.YOLOv8C.FPND.Dlib答案：B解析：YOLO系列因速度优势在自动驾驶中广泛使用，MaskR-CNN用于分割，FPN是特征金字塔网络，Dlib是传统方法。8.以下哪种技术可提高模型泛化能力？（A.DataAugmentationB.Fine-tuningC.EarlyStoppingD.Alloftheabove答案：D解析：DataAugmentation、Fine-tuning和EarlyStopping均有助于提升泛化能力。9.在视频理解任务中，哪种方法可检测视频中的动作？（A.R-CNNB.3DCNNC.LSTMD.K-Means答案：B解析：3DCNN可处理时空信息，适合动作检测；R-CNN用于目标检测，LSTM用于时序建模，K-Means是聚类算法。10.以下哪种指标常用于评估语义分割模型的性能？（A.PrecisionB.RecallC.mIoUD.F1-Score答案：C解析：mIoU（meanIntersectionoverUnion）是语义分割常用指标，Precision/Recall/F1适用于目标检测。二、多选题（共5题，每题3分）考察内容：深度学习框架、模型优化、前沿技术1.以下哪些技术可用于提升模型效率？（A.MobileNetV3B.PruningC.QuantizationD.SwinTransformer答案：A、B、C解析：MobileNetV3轻量化，Pruning和Quantization减少参数量，SwinTransformer是高效Transformer结构，但更侧重性能而非效率。2.在目标检测中，以下哪些属于后处理步骤？（A.Non-maximumSuppression(NMS)B.AnchorFreeC.IoUCalculationD.RegionProposal答案：A、C解析：NMS和IoU计算是后处理，AnchorFree是检测方式，RegionProposal是预检测步骤。3.以下哪些损失函数可用于度量像素级误差？（A.DiceLossB.BCELossC.L1LossD.Cross-EntropyLoss答案：A、C、D解析：DiceLoss用于分割，L1和Cross-Entropy用于分类/分割，BCE是二分类损失。4.以下哪些技术可用于解决长尾问题（数据不均衡）？（A.FocalLossB.WeightedLossC.DataAugmentationD.AdversarialTraining答案：A、B、C解析：FocalLoss和WeightedLoss缓解难样本影响，DataAugmentation增加数据多样性，AdversarialTraining主要用于生成任务。5.在自动驾驶中，以下哪些技术可用于车道线检测？（A.YOLOv5B.LaneNetC.FPND.K-meansClustering答案：A、B、C解析：YOLOv5、LaneNet和FPN均用于车道线检测，K-means是聚类算法无关。三、简答题（共5题，每题5分）考察内容：算法原理、工程实践、行业应用1.简述FasterR-CNN与YOLOv5在目标检测中的主要区别。答案：-FasterR-CNN采用两阶段检测（区域提议+分类回归），精度高但速度慢；YOLOv5单阶段直接预测边界框和类别，速度快适合实时场景。-FasterR-CNN依赖ROIPooling处理多尺度目标，YOLOv5使用Anchor-Free设计，无需额外池化操作。2.简述图像超分辨率中ESPCN与SRGAN的优缺点。答案：-ESPCN（EfficientSub-PixelConvolution）轻量高效，但重建细节不足；SRGAN（Super-ResolutionGenerativeAdversarialNetwork）基于GAN生成逼真图像，但计算量大且依赖训练数据质量。3.简述自动驾驶中3D目标检测的挑战及解决方案。答案：-挑战：传感器噪声、遮挡、光照变化；解决方案：多传感器融合（LiDAR+Camera）、3DCNN（如PointPillars）和时空注意力机制。4.简述人脸识别中活体检测的常用方法。答案：-基于纹理分析（如LBP）、深度学习（如生成对抗验证）、红外成像或眼动追踪。5.简述语义分割中语义一致性约束的原理。答案：-约束相邻像素标签一致性，避免孤立噪声点影响，常用方法包括条件随机场（CRF）或动态规划。四、论述题（共2题，每题10分）考察内容：综合分析、创新思维、行业趋势1.结合中国自动驾驶行业现状，论述深度学习在视觉算法中的发展趋势。答案：-高精度地图与轻量级模型结合：中国复杂道路场景推动高精度地图与端侧轻量模型（如MobileNetV3）融合，兼顾精度与效率。-多模态融合：融合摄像头与LiDAR数据提升恶劣天气下的鲁棒性，如百度Apollo的“昆仑芯”方案。-Transformer应用：SwinTransformer等时空注意力机制在视频理解中普及，如华为昇腾平台优化。2.结合电商行业需求，论述图像检索算法的优化方向。答案：-实时性优化：采用近似最近邻（ANN）索引（如Faiss）加速检索，适合淘宝等秒级响应场景。-细粒度检索：引入风格迁移或属性分类（如颜色、材质），如京东的“以图搜图”增强商品匹配。-多模态扩展：结合文本描述（如商品标题）进行跨模态检索，提升亚马逊式搜索体验。答案与解析1.单选题-1.A,2.B,3.C,4.B,5.A,6.C,7.B,8.D,9.B,10.C-解析：重点考察经典算法分类与深度学习应用场景。2.多选题-1.A、B、C,2.A、C,3.A、C、D,4.A、B、C,