2025人工智能领域计算机视觉算法技术认证水平考核试卷及答案

2025人工智能领域计算机视觉算法技术认证水平考核试卷及答案一、单选题（每题2分，共20分）1.在YOLOv8中，若将输入图像从640×640放大到1280×1280，且保持anchorfree设计，理论上mAP提升最可能来源于下列哪一项？A.更大的感受野B.更高的正样本数量C.更密集的网格带来更高空间分辨率D.更深的Backbone答案：C解析：YOLOv8采用anchorfree的decoupledhead，放大输入后网格数成倍增加，每个位置负责更小的区域，空间分辨率提升直接降低定位误差，mAP提升主要来源于此。感受野与Backbone深度不变，正样本数量虽略增但非主因。2.使用VisionTransformer做实例分割时，若将原图16×16分块改为8×8分块，模型参数量变化为：A.线性增长至2倍B.平方增长至4倍C.基本不变，仅Embedding层线性增长D.下降至1/2答案：C解析：ViT参数量集中在TransformerBlock，与块数无关；仅PatchEmbedding层线性增长（块数×4），其余不变，故整体参数量几乎不变。3.在自监督对比学习MoCov3中，以下哪项改进最直接解决了训练崩溃（collapse）问题？A.引入预测头PredictorB.使用对称交叉熵C.梯度停止（stopgradient）D.增加负样本队列长度答案：C解析：MoCov3在孪生网络两支路均加stopgradient，阻断梯度循环，避免模型退化为常数输出，直接抑制崩溃。预测头与对称损失为BYOL手段，队列长度与负样本丰富度相关，非崩溃主因。4.将ConvNeXtTiny用于边缘设备INT8量化后，实测延迟反而上升，最可能原因是：A.权重量化误差大B.激活值分布离群点多导致量化尺度小C.深度可分离卷积在INT8下未优化D.缓存未对齐答案：B解析：ConvNeXt大量使用GELU与LayerNorm，激活分布长尾严重，INT8量化尺度被极端值压缩，量化误差增大，需更多回退至FP16，延迟反而上升。权重量化误差通常小于激活。5.在CenterNet中，若heatmap分支使用FocalLoss且α=2，β=4，当某真值中心点高斯核内某位置预测概率为0.1，则该位置FocalLoss值为：A.0.81B.1.24C.2.07D.2.56答案：C解析：FocalLoss=−(1−p)^α·log(p)·(1−y)^β，y=1，p=0.1，代入得−(0.9)^2·log(0.1)=−0.81×(−2.3026)=2.07。6.使用RANSAC估计单应矩阵时，若内点率仅10%，欲以99%置信度得到正确模型，至少需迭代：A.438B.658C.1157D.2302答案：D解析：k=log(1−0.99)/log(1−0.1^4)=log(0.01)/log(0.9999)≈2302，4点估计单应。7.在DINOv2自监督训练中，若globalcrop与localcrop尺寸比为1:0.3，则localcrop面积占原图比例约为：A.9%B.15%C.30%D.45%答案：A解析：面积比为尺寸比的平方，0.3^2=0.09。8.将EfficientDetD0的BiFPN通道数从64减至32，模型FLOPs下降约：A.25%B.35%C.50%D.75%答案：C解析：BiFPN占总FLOPs约60%，通道减半则计算量降至1/4，整体FLOPs≈0.6×0.25+0.4≈0.55，下降约45%，最接近50%。9.在StableDiffusionv2中，将crossattention层替换为memoryefficientflashattention，峰值显存下降主要因为：A.激活值不再存完整QK^T矩阵B.权重被压缩至INT4C.文本编码器剪枝D.VAE解码步数减少答案：A解析：Flashattention通过分块softmax，无需实例化N×Nattention矩阵，显存从O(N^2)降至O(N)。10.使用TensorRT8.6部署RTDETR，若将FP16改为INT8，mAP下降0.8%，为恢复精度，最佳策略是：A.重新训练INT8awareQATB.插入更多Transformer层C.提升输入分辨率D.使用混合精度FP16+INT8答案：A解析：INT8aware量化感知训练（QAT）可在训练阶段模拟量化误差，微调权重，通常可完全拉回0.8%mAP。其余方案代价高且收益不确定。二、多选题（每题3分，共15分，多选少选均不得分）11.关于Mask2Former以下说法正确的是：A.使用maskedattention强制每个query仅关注高置信度区域B.训练时采用deepsupervision，在解码器每一层都计算lossC.移除positionalembedding后，全景分割PQ下降超过3%D.将Transformer解码器层数从6减至3，参数量下降约50%答案：ABC解析：Amaskedattention为Mask2Former核心；Bdeepsupervision加速收敛；C实验表明移除posembedPQ降3.2%；D解码器参数量仅占30%，减层下降不足50%。12.以下哪些技术可直接提升ViT在小数据集（<10k）上的精度：A.使用3×3卷积替代前两层patchembedC.引入相对位置编码D.增加dropout至0.5E.采用SAM优化器答案：AC解析：卷积stem与相对位置编码均可增强归纳偏置；高dropout反而欠拟合；SAM优化器需大数据。13.关于ConvNeXt与SwinT在ImageNet1k上训练120epoch，以下指标可能成立的是：A.ConvNeXtTtop182.1%，吞吐量高于SwinT15%B.SwinTtop181.3%，显存占用比ConvNeXtT低10%C.两者使用相同数据增广时，ConvNeXtT鲁棒性指标mCE更低D.将ConvNeXtT的GELU换成ReLU，top1下降0.3%答案：ACD解析：ConvNeXt纯卷积，吞吐量高；SwinT显存因windowattention缓存反而高；ConvNeXt鲁棒性更优；GELU换ReLU轻微下降。14.在3D视觉中，使用NeRF渲染时，以下哪些做法可减少走样（aliasing）：A.位置编码频率退火B.分层采样（hierarchicalsampling）C.使用conetracing近似D.增加MLP宽度答案：ABC解析：频率退火与conetracing均抗锯齿；分层采样改善细节；MLP宽度无关走样。15.部署YOLOv8nano至RK3588NPU时，以下哪些算子可能导致回退到CPU：A.SiLU激活B.最近邻上采样C.5×5深度可分离卷积D.Slice+Concat组合答案：AD解析：RK3588NPU原生不支持SiLU，需替换为ReLU或表查找；Slice+Concat动态shape易回退；上采样与dwconv已支持。三、判断题（每题1分，共10分，正确请写“T”，错误写“F”）16.DeiT使用知识蒸馏时，蒸馏token与classtoken共享相同positionalembedding。答案：T解析：DeiT仅引入额外蒸馏token，posembed与classtoken一致。17.在DETR中，将decoderquery数从100增至500，一定会提升小目标检测召回率。答案：F解析：query增加可能冗余，若无匹配策略改进，反而降低训练稳定性，小目标召回未必提升。18.使用CutMix增广时，若混合区域比例λ=0.5，则图像级标签也严格按0.5+0.5组合。答案：F解析：CutMix标签按像素面积比例线性插值，但λ为区域比例，非严格0.5+0.5，需按实际掩码面积计算。19.在StableDiffusion中，将UNet通道数翻倍，采样步数可减半而保持同等FID。答案：T解析：更大UNet降低每步误差，实验表明步数减半FID持平。20.ConvNeXt采用invertedbottleneck后，MACs比标准bottleneck下降。答案：F解析：invertedbottleneck先升维后降维，MACs反而略增，但精度更高。21.使用RGBD相机时，深度图配准到彩色图的过程称为extrinsiccalibration。答案：T解析：深度到RGB对齐需外参标定。22.在MMPose中，SimCC将关键点回归转化为分类任务，因此无法获得亚像素精度。答案：F解析：SimCC使用1D分类+softargmax，仍可亚像素。23.将EfficientNet的SE模块替换为ECA，模型参数几乎不变，但GPU延迟下降。答案：T解析：ECA无全连接，参数量可忽略，且并行度高，延迟下降。24.使用TensorRT的DLA核心时，INT8量化必须同时启用QAT才能运行。答案：F解析：DLA支持PTQ量化，无需QAT。25.在3D检测中，PointPillar将点云转为BEV伪图像，因此无法估计目标高度。答案：F解析：PointPillar在pillar内保留z维特征，可回归高度。四、填空题（每空2分，共20分）26.在YOLOv8的C2f模块中，Bottleneck的shortcut分支使用________卷积进行降维，以减少参数量。答案：1×127.SwinTransformer的windowattention将特征图划分为不重叠的________×________窗口，计算复杂度从O(N^2)降至O(________)。答案：77(M^2)·N28.使用RandAugment时，若图像尺寸为224×224，默认最大幅度为________，若手动设为20，则幅度参数为________。答案：102029.在NeRF的positionalencoding中，对于3D坐标，若采用10级频率，则编码后维度为________。答案：63（3+3×2×10）30.将EfficientNetB0的宽度系数从1.0调至1.2，深度系数保持1.0，则模型FLOPs约增加________%。答案：44（1.2^2≈1.44）31.使用OpenCV的cv2.remap进行畸变校正时，需提供________图与________图，其数据类型均为________。答案：map1map2CV_32FC1或CV_16SC232.在MMPose的SimCC中，若输入分辨率为256×192，关键点x方向划分1024个bin，则理论定位精度可达________像素。答案：0.25（256/1024）33.使用TensorRT的INT8校准器EntropyCalibrator2时，校准数据集建议样本数为________。答案：500–100034.在DINOv2自监督训练中，教师模型更新采用________平均，动量系数通常设为________。答案：exponentialmoving0.99635.将RTDETR的encoder层数从6减至3，decoder层数保持6，则模型参数量下降约________%。答案：25（encoder占约50%，减层下降一半，即25%）五、简答题（每题8分，共24分）36.描述ConvNeXt如何通过“现代化”ResNet逐步获得与Swin相当的精度，并给出关键改动及消融实验结论。答案：1.训练策略：将ResNet50从90epoch提升至300epoch，使用AdamW、RandAugment、EMA、LabelSmoothing，top1由76.1%→78.8%。2.宏观设计：将stem7×7stride2替换为4×4stride4卷积，downsample由conv3×3stride2改为LayerNorm+2×2conv，提升0.6%。3.ResNeXt化：将Bottleneck改为depthwise+1×1升维，group=1，宽度由64→96，提升0.5%。4.Invertedbottleneck：先升维后降维，减少信息压缩，提升0.4%。5.大核卷积：将3×3dw改为7×7dw，提升1.0%，但延迟仅增3%。6.微观设计：将ReLU→GELU，将BN→LN，将下采样后置，提升0.4%。最终ConvNeXtT在ImageNet1k82.1%，与SwinT持平，吞吐量提高15%，参数量与FLOPs相近。消融表明大核与LN贡献最大。37.说明StableDiffusion使用ClassifierFreeGuidance（CFG）时的数学推导，并解释为何guidancescale>1可提升图像文本对齐。答案：设条件扩散模型εθ(xt,t,c)，无条件模型εθ(xt,t,∅)，CFG预测：ε̂=εθ(xt,t,∅)+s·(εθ(xt,t,c)−εθ(xt,t,∅))其中s为guidancescale。推导：1.条件得分∇xlogp(x|c)≈−(1/√(1−ᾱt))·εθ(xt,t,c)2.无条件得分∇xlogp(x)≈−(1/√(1−ᾱt))·εθ(xt,t,∅)3.根据贝叶斯规则，∇xlogp(x|c)=∇xlogp(x)+∇xlogp(c|x)⇒∇xlogp(c|x)≈(1/√(1−ᾱt))·(εθ(xt,t,∅)−εθ(xt,t,c))4.放大分类器得分：∇xlogp(x|c)≈∇xlogp(x)+s·∇xlogp(c|x)⇒得ε̂公式。当s>1，文本条件梯度被放大，采样过程更偏向高似然区域，文本图像对齐度提升，但s过大（>20）会导致饱和与过曝。38.给出一种在边缘端实现实时的“人物交互检测”（HOI）轻量化方案，含模型选择、蒸馏、量化及部署细节，并说明如何维持mAP>30。答案：1.模型：选择PPHumanV2+轻量HOIhead，Backbone用PPLCNet1x（1.5M），neck接FPN，HOIhead为单阶段，人、物、交互三元组共享query，共100query。2.训练：在HICODET训练集上训练60epoch，使用SyncBN、CosineLR、RandomFlip、ColorJitter。3.蒸馏：以PPYOLOE+X为教师，人、物检测分支采用FeatureMimic，交互分支采用RelationDistill，温度T=4，权重0.5，学生mAP由28.4%→31.2%。4.量化：使用PaddleSlimPTQ，校准集2000张，激活量化粒度为perchannel，INT8后mAP30.7%，延迟CPU55ms→25ms。5.部署：转换至PaddleLite，开启MemoryOptimize与FP16+INT8混合，ARMA76单线程，输入320×320，峰值内存<150MB，FPS=40，mAP=30.7%，满足>30要求。六、编程题（11分）39.阅读下列PyTorch代码片段，补全缺失部分，实现“可变形卷积v2（DCNv2）”前向与反向梯度检查，要求支持FP16与梯度回传。```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorchvision.opsimportDeformConv2dclassDCNv2(nn.Module):def__init__(self,c1,c2,k=3,s=1,p=1,g=1):super().__init__()self.conv_offset=nn.Conv2d(c1,2kk,k,