2026春招：计算机视觉工程师题库及答案

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单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种技术常用于图像边缘检测？A.高斯滤波B.拉普拉斯算子C.直方图均衡化D.中值滤波2.卷积神经网络（CNN）中的池化层主要作用是？A.增加特征维度B.减少参数数量C.增强图像对比度D.提高模型复杂度3.以下哪个不是常用的图像特征描述符？A.SIFTB.HOGC.PCAD.SURF4.目标检测算法中，YOLO属于？A.两阶段检测算法B.单阶段检测算法C.基于区域提议的算法D.传统机器学习算法5.图像分割中，语义分割是为了？A.区分不同物体实例B.识别图像中的所有像素类别C.提取图像中的轮廓D.对图像进行压缩6.以下哪种颜色空间常用于肤色检测？A.RGBB.HSVC.CMYKD.YCbCr7.计算机视觉中，光流法主要用于？A.图像配准B.目标跟踪C.图像降噪D.图像增强8.以下哪个库常用于计算机视觉开发？A.NumpyB.PandasC.OpenCVD.Scikit-learn9.深度学习中，ReLU激活函数的作用是？A.引入非线性B.归一化数据C.加速模型收敛D.减少过拟合10.在图像分类任务中，预训练模型的作用是？A.降低模型复杂度B.利用已有的知识加快训练C.提高模型泛化能力D.减少数据量需求多项选择题（每题2分，共10题）1.以下属于计算机视觉应用领域的有？A.自动驾驶B.人脸识别C.医学影像分析D.视频监控2.卷积神经网络的主要组成部分有？A.卷积层B.池化层C.全连接层D.激活函数层3.图像预处理的常用方法包括？A.图像缩放B.图像裁剪C.图像旋转D.图像滤波4.目标检测算法中，常见的评价指标有？A.mAPB.IoUC.RecallD.Precision5.常用的图像增强方法有？A.直方图均衡化B.高斯模糊C.锐化处理D.颜色调整6.以下深度学习框架可用于计算机视觉的有？A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.Caffe7.图像特征提取的方法有？A.手工特征提取B.深度学习特征提取C.统计特征提取D.几何特征提取8.计算机视觉中的三维重建技术包括？A.立体视觉B.多视图立体C.结构光三维重建D.激光扫描三维重建9.以下哪些是图像分类的常用模型？A.VGGB.ResNetC.InceptionD.MobileNet10.语义分割算法中，有哪些经典模型？A.U-NetB.FCNC.MaskR-CNND.PSPNet判断题（每题2分，共10题）1.计算机视觉只处理静态图像，不涉及视频处理。（）2.卷积神经网络中的卷积核大小必须是奇数。（）3.图像的灰度化处理会丢失颜色信息。（）4.目标检测中，IoU值越大，说明检测结果与真实标注越匹配。（）5.深度学习模型训练时，数据量越大模型效果一定越好。（）6.光流法只能用于运动目标的检测，不能用于跟踪。（）7.直方图均衡化可以提高图像的全局对比度。（）8.计算机视觉中，所有的图像特征都可以通过深度学习自动提取。（）9.图像分割和目标检测是完全相同的任务。（）10.预训练模型在所有计算机视觉任务中都能直接使用，无需微调。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述卷积神经网络（CNN）的工作原理。CNN通过卷积层用卷积核提取图像特征，池化层减少参数和计算量，激活函数引入非线性，全连接层将特征映射到输出类别，从而完成图像分类等任务。2.什么是图像的特征描述符，有什么作用？图像特征描述符是描述图像局部或全局特征的向量。作用是用于图像匹配、识别、分类等任务，能在不同图像中找到相似特征。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图像中目标类别，还要定位目标位置，给出其边界框。4.简述图像预处理的重要性。图像预处理可改善图像质量，如去除噪声、调整大小和对比度等，使图像更适合后续处理，提高算法准确性和效率。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：辅助诊断、手术导航等。挑战：医学数据隐私保护、标注成本高、模型准确性需临床验证。2.分析深度学习在计算机视觉中的优势和局限性。优势：自动提取特征、在复杂任务表现好。局限：依赖大量数据、可解释性差、计算资源需求高。3.探讨如何提高计算机视觉模型的泛化能力。可采用数据增强增加数据多样性，正则化防止过拟合，使用预训练模型和集成学习，以及合理划分训练测试集。4.谈谈计算机视觉与人工智能其他领域（如自然语言处理）的结合点。可用于多模态任务，如图像描述生成、视频字幕添加，结合语义信息提升理解和交互能力。答案单项选择题答案1.B2.B3.C4.B5.B6.D7.B8.C9.A10.B多项选择题答案1.AB