2026春招：计算机视觉工程师题目及答案

2026春招：计算机视觉工程师题目及答案

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描述符？A.SIFTB.CNNC.RNND.LSTM2.图像滤波的主要目的是？A.增强色彩B.去除噪声C.改变尺寸D.调整亮度3.卷积神经网络中，池化层的作用是？A.减少参数B.增加参数C.提高分辨率D.降低对比度4.以下哪个不是主流的深度学习框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.MATLABD.Caffe5.目标检测中，常用的评价指标是？A.PSNRB.mAPC.SSIMD.RMSE6.图像分类的任务是？A.找出图像中物体位置B.给图像赋予一个类别标签C.对图像进行分割D.恢复图像清晰度7.常用的图像插值方法是？A.高斯插值B.拉普拉斯插值C.双线性插值D.傅里叶插值8.计算机视觉中，HOG特征主要用于？A.图像分类B.目标检测C.图像分割D.图像增强9.以下哪种方法可用于图像超分辨率？A.SRCNNB.YOLOC.R-CNND.SSD10.人脸识别中，常用的特征提取方法是？A.PCAB.SVMC.KNND.AdaBoost多项选择题（每题2分，共10题）1.计算机视觉的应用领域包括？A.自动驾驶B.安防监控C.医疗影像D.工业检测2.卷积神经网络的组成部分有？A.卷积层B.池化层C.全连接层D.激活函数层3.图像分割的方法有？A.阈值分割B.区域生长C.边缘检测D.聚类分割4.目标检测算法有？A.FasterR-CNNB.MaskR-CNNC.RetinaNetD.MobileNet5.深度学习中的优化算法有？A.SGDB.AdamC.RMSPropD.AdaGrad6.常用的图像预处理操作有？A.归一化B.裁剪C.旋转D.滤波7.图像特征提取的方法有？A.HSV特征B.ORB特征C.LBP特征D.DCT特征8.计算机视觉中常用的数据集有？A.ImageNetB.CIFAR-10C.MNISTD.COCO9.提高图像识别准确率的方法有？A.增加训练数据B.调整网络结构C.优化超参数D.数据增强10.人脸识别系统的组成部分包括？A.人脸检测B.人脸特征提取C.人脸匹配D.人脸跟踪判断题（每题2分，共10题）1.卷积操作是线性操作。（）2.图像二值化是将图像转换为只有0和1两种像素值的图像。（）3.池化层会改变图像的通道数。（）4.深度学习模型训练时间越长，效果一定越好。（）5.目标检测只能检测单一目标。（）6.图像增强可以提高图像的清晰度。（）7.人脸识别不需要进行特征提取。（）8.所有的图像分类问题都可以用深度学习解决。（）9.数据增强会增加训练数据的数量。（）10.卷积神经网络的参数越多，性能越好。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述卷积神经网络的优势。2.图像滤波有哪些常见方法？3.目标检测和图像分类的区别是什么？4.简述数据增强的作用。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及挑战。2.如何解决深度学习模型在计算机视觉中的过拟合问题？3.谈谈你对计算机视觉中无监督学习的理解和应用场景。4.分析当前计算机视觉技术在自动驾驶中的应用及面临的困难。答案单项选择题1.A2.B3.A4.C5.B6.B7.C8.B9.A10.A多项选择题1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABC5.ABCD6.ABCD7.BCD8.ABCD9.ABCD10.ABC判断题1.√2.√3.×4.×5.×6.√7.×8.×9.√10.×简答题1.优势：能自动提取图像特征，减少人工干预；参数共享减少参数量；可处理大规模图像数据，在图像分类、检测等任务表现出色。2.常见方法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波，能去除噪声，保持或增强图像特征。3.图像分类是给图像整体赋予类别标签；目标检测要找出图像中物体位置并分类。4.作用是增加训练数据多样性，提高模型泛化能力，减少过拟合，提升模型性能。讨论题1.前景：辅助诊断、手术导航等。挑战：数据隐私、标注困难、模型可解释性差。2.可增加训练数据、使用