2026春招：计算机视觉工程师笔试题及答案

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单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种算法不属于传统计算机视觉特征提取算法？A.SIFTB.CNNC.HOGD.SURF2.图像中相邻像素间的灰度变化剧烈程度是指？A.对比度B.亮度C.饱和度D.锐度3.目标检测中常用的交并比（IoU）阈值一般设置为？A.0.2B.0.5C.0.8D.0.94.以下哪个不是常见的图像文件格式？A.JPEGB.PNGC.PDFD.BMP5.卷积神经网络中，用于减少参数数量的层是？A.卷积层B.池化层C.全连接层D.激活层6.光流法主要用于分析图像的？A.颜色特征B.运动信息C.纹理特征D.边缘特征7.在图像分类任务中，Softmax函数的作用是？A.增加模型的非线性B.归一化输出概率C.减少过拟合D.加速收敛8.以下哪种数据增强方法不适用于目标检测任务？A.旋转B.裁剪C.颜色抖动D.加高斯噪声9.图像金字塔是指？A.不同分辨率的图像集合B.不同颜色空间的图像C.不同对比度的图像D.不同锐度的图像10.语义分割是指？A.给图像中每个像素分类B.检测图像中的目标位置C.识别图像中的物体类别D.对图像进行特征提取多项选择题（每题2分，共10题）1.以下属于深度学习框架的有？A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.Scikit-learn2.计算机视觉中的目标检测算法有？A.FasterR-CNNB.YOLOC.SSDD.MaskR-CNN3.图像滤波的方法有？A.均值滤波B.中值滤波C.高斯滤波D.双边滤波4.常用的图像特征描述符有？A.ORBB.BRIEFC.LBPD.Haar5.计算机视觉的应用领域包括？A.自动驾驶B.人脸识别C.医学影像分析D.视频监控6.以下哪些层可以在卷积神经网络中使用？A.批量归一化层B.反卷积层C.注意力层D.残差块7.数据增强的方法有？A.翻转B.缩放C.平移D.弹性形变8.评价目标检测算法性能的指标有？A.mAPB.RecallC.PrecisionD.F1-score9.图像的颜色空间有？A.RGBB.HSVC.YUVD.LAB10.以下关于卷积神经网络的说法正确的有？A.卷积核共享可以减少参数数量B.池化层可以增加特征图的分辨率C.激活函数引入了非线性D.全连接层用于整合特征判断题（每题2分，共10题）1.卷积神经网络只能处理图像数据。（）2.图像的直方图均衡化可以增强图像的对比度。（）3.目标检测和图像分类是同一个任务。（）4.深度学习模型训练时不需要数据预处理。（）5.光流法可以检测图像中的静态目标。（）6.增加卷积神经网络的层数一定能提高模型性能。（）7.数据增强可以提高模型的泛化能力。（）8.语义分割的输出是图像中目标的边界框。（）9.裁剪是一种常用的数据增强方法，适用于各种计算机视觉任务。（）10.卷积神经网络中的池化层可以减少特征图的尺寸。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述卷积神经网络中卷积层的作用。卷积层通过卷积核在输入特征图上滑动进行卷积操作，提取图像的局部特征，不同卷积核可提取不同特征，如边缘、纹理等，还能通过卷积核共享减少参数数量，降低计算复杂度。2.什么是过拟合，如何解决？过拟合指模型在训练数据上表现好，但在新数据上表现差。解决方法有增加训练数据、使用正则化方法（如L1、L2正则化）、提前停止训练、使用Dropout层等。3.简述目标检测中NMS（非极大值抑制）的作用。NMS用于去除目标检测中冗余的检测框。在目标检测时，一个目标可能会有多个检测框，NMS通过计算检测框的交并比（IoU），保留得分最高的框，抑制其他重叠度高的框，得到更准确的检测结果。4.图像分类和目标检测的区别是什么？图像分类是判断图像整体所属的类别，输出一个类别标签；目标检测不仅要识别图像中物体的类别，还要确定物体在图像中的位置，输出类别和对应的边界框。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前景和挑战。前景：可辅助疾病诊断、手术导航等，提高医疗效率和准确性。挑战：医疗数据隐私保护难，数据标注成本高，模型泛化性受不同医院设备和患者个体差异影响。2.如何优化卷积神经网络的性能？可从多方面优化，如选择合适的网络架构，调整超参数（学习率、批量大小等），采用数据增强增加训练样本，使用正则化防止过拟合，还可进行模型融合提升性能。3.讨论目标检测算法在自动驾驶中的重要性和面临的问题。重要性：能识别道路上的车辆、行人、交通标志等目标，为自动驾驶决策提供依据。问题：复杂环境下检测精度受影响，实时性要求高，需处理大量数据，计算资源消耗大。4.谈谈你对计算机视觉未来发展趋势的看法。未来计算机视觉将与其他技术（如AI、物联网）深度融合，应用场景更广泛。模型会更轻量级、高效，处理复杂场景能力增强。同时，跨领域合作增多，解决实际问题能力提升。答案单项选择题1.B2.A3.B4.C5.B6.B7.B8.D9.A10.A多