2025人工智能领域计算机视觉算法技术能力考核试卷及答案

2025人工智能领域计算机视觉算法技术能力考核试卷及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在YOLOv8中，若将输入图像分辨率从640×640提升到1280×1280，且保持anchorfree设计，下列哪项指标最可能显著下降？A.参数量B.推理延迟C.小目标召回率D.类别置信度均值答案：B解析：分辨率翻倍带来4倍像素，计算量与延迟近似平方增长；anchorfree对小目标更友好，召回率反而可能上升。2.VisionTransformer中，若将PatchEmbedding的stride从16改为8，则序列长度变化为：A.×0.5B.×1C.×2D.×4答案：D解析：stride减半→patch边长减半→patch数量平方增长，序列长度变为4倍。3.使用CutMix数据增强时，若λ~Beta(1,1)采样得0.7，则合成图像损失函数权重应如何分配？A.原图0.7，替换图0.3B.原图0.3，替换图0.7C.均分0.5/0.5D.与λ无关答案：A解析：CutMix损失按面积比例加权，λ=0.7表示原图保留70%区域。4.在MaskRCNN中，若RoIAlign输出7×7，mask分支上采样至28×28，则上采样倍率为：A.2B.4C.8D.16答案：B解析：28/7=4，双线性插值实现4倍上采样。5.下列哪种方法最适合解决长尾分类中的“头部类别过度自信”问题？A.FocalLossB.LDAMLossC.GumbelSoftmaxD.DropBlock答案：B解析：LDAM通过类别间隔重加权，抑制头部过度自信，保持尾部判别性。6.在知识蒸馏中，若教师模型输出softmax温度τ=4，学生τ=1，则蒸馏损失权重通常应：A.固定1.0B.随τ增大而减小C.随τ增大而增大D.与τ无关答案：C解析：高温下softmax分布更平滑，需提供更大权重才能传递暗知识。7.当使用混合精度训练时，下列哪项操作最易导致梯度下溢？A.Lossscale放大128倍B.权重mastercopy保持FP32C.梯度L2范数裁剪D.自动lossscale更新间隔过大答案：D解析：间隔过大时，scale未能及时下调，微小梯度乘大scale后仍可能下溢。8.在DeepLabv3+中，若output_stride=16，则ASPP模块中rate=24的空洞卷积实际感受野为：A.24×24B.49×49C.97×97D.193×193答案：B解析：rate=r的k×k卷积感受野为r×(k1)+k，3×3卷积即24×2+3=51，但ASPP采用级联，等效49×49。9.当使用TorchScript导出模型时，若模型中包含grid_sample且align_corners=True，则导出后推理结果差异最可能来自：A.半精度转换B.算子版本差异C.坐标归一化方式D.BatchNorm折叠答案：C解析：align_corners=True时，PyTorch与ONNX对边缘像素坐标解释不同，导致1e3级误差。10.在自监督学习MoCov3中，若queuesize从65536减至4096，则最可能出现的现象是：A.训练速度下降B.负样本多样性降低C.键编码器更新频率降低D.对比损失收敛值升高答案：B解析：队列减小→负样本减少→多样性下降，可能降低表征质量。二、多项选择题（每题3分，共15分，多选少选均不得分）11.关于Transformer位置编码，下列说法正确的是：A.绝对位置编码可外推到更长序列B.相对位置编码在图像任务中可退化为2D形式C.RoPE旋转编码具备远程衰减特性D.去掉位置编码后，纯注意力在图像分类任务精度下降<0.5%答案：B、C解析：A绝对编码外推困难；D在ImageNet掉点>2%；B、C为近年共识。12.下列哪些trick可有效提升小目标检测AP？A.复制粘贴小目标到同一张图像B.使用FPN时增加P2层C.将NMS阈值从0.5提至0.7D.在Anchorfree中减小objectness阈值答案：A、B解析：A增加小目标样本；B利用高分辨率特征；C、D会引入更多假阳。13.关于BatchNorm折叠（folding）推理优化，正确的是：A.可完全消除BN层额外延迟B.需重新计算卷积权重与偏置C.训练与测试模式必须一致D.对GroupNorm无效答案：A、B、D解析：C只需测试模式统计量，训练模式无关。14.在3D视觉中，PointNet++使用球查询（ballquery）相对KNN的优势包括：A.保证邻域点数量固定B.对点云密度变化鲁棒C.计算量更低D.支持可变半径答案：B、D解析：A是KNN特点；C球查询需半径搜索，计算更高。15.当使用TensorRTINT8校准时，可能导致mAP下降的因素有：A.校准集不足500张B.采用熵校准而非最小化KL散度C.网络尾部包含GELU激活D.权重分布呈双峰且峰值间隔>3σ答案：A、D解析：A样本不足导致统计偏移；D双峰分布使量化误差大；B、C影响较小。三、填空题（每空2分，共20分）16.在SwinTransformer中，若输入图像224×224，patchsize=4，windowsize=7，则stage3的shiftedwindowattention中，mask形状为________。答案：[49,49]解析：窗口内token数7×7=49，mask为49×49矩阵，用于屏蔽跨窗连接。17.当使用GradCAM可视化时，若目标类别置信度为0.8，ReLU后特征图最大值为负，则归因图全为________。答案：0解析：ReLU抑制负值，无正梯度→归因图全零。18.在CenterNet中，若heatmap峰值响应为1，高斯核σ=2，则距离峰值点________像素处响应值降至0.5。答案：1.665解析：高斯函数exp(x²/2σ²)=0.5→x=σ√(2ln2)=2×0.832≈1.665。19.使用RandAugment时，若N=2，M=9，则最多可产生________种不同增强组合。答案：14×14=196解析：14种变换，可重复选2次，有序组合14²。20.在知识蒸馏中，若教师logitsz_t=[1,4,2]，学生z_s=[0,3,1]，温度τ=2，则蒸馏损失中softmax(q_t)的第二维为________（保留3位小数）。答案：0.843解析：q_t=exp([0.5,2,1])/sum=[0.186,1.353,0.368]/1.907→0.186/1.907≈0.843。21.当使用DeepSpeedZeroInfinity优化器，若模型参数量为80GB，GPU内存共32GB，则理论上最少需要________张GPU才能加载。答案：3解析：80/32=2.5→向上取整3。22.在DETR中，若decoderlayer=6，objectquery=100，则一次前向共产生________个预测框。答案：600解析：每层输出100框，6层独立预测。23.使用FocalLoss时，若γ=2，样本易分类概率p=0.9，则其损失权重相对CE缩小为________倍。答案：0.01解析：(1p)^γ=0.1²=0.01。24.在图像分割任务中，若DiceLoss与CrossEntropyLoss线性组合，权重分别为0.5，则总损失对背景像素梯度是CE的________倍。答案：0.5解析：Dice对背景梯度为0，仅CE贡献。25.当使用Torch.fx进行符号追踪时，若模型包含datadependent控制流（如iftensor.sum()>0），则追踪会________。答案：报错或中断解析：fx无法静态分析动态控制流。四、判断题（每题1分，共10分，正确写“√”，错误写“×”）26.DeiT通过引入distillationtoken，可在无ImageNet预训练情况下超越EfficientNet。答案：√解析：DeiT利用教师蒸馏，从零训练达到EfficientNet精度。27.在YOLO系列中，CIoU损失同时考虑中心点距离、重叠面积与长宽比。答案：√解析：CIoU=IoUρ²/c²αv，三项俱全。28.使用MixUp时，标签平滑参数ε与混合系数λ无关。答案：×解析：MixUp标签为λy1+(1λ)y2，ε隐含在λ中。29.在3DCNN中，使用(2+1)D分解总能减少FLOPs。答案：×解析：当时间核尺寸=1时，分解反而增加开销。30.在自监督SimSiam中，stopgradient操作等效于对比学习中的负样本队列。答案：√解析：stopgradient防止模型崩溃，作用类似负样本排斥。31.使用AutoAugment时，若数据集为灰度图，则颜色扭曲子策略会自动失效。答案：×解析：需手动过滤，AutoAugment无灰度感知。32.在TensorRT中，INT8量化支持perchannel缩放时，卷积权重通道数必须与输出通道数一致。答案：√解析：perchannelscale维度=输出通道。33.在ViT中去掉clstoken，改用全局平均池化，ImageNet精度通常下降<0.1%。答案：×解析：掉点约0.5~1%。34.使用StochasticDepth时，线性衰减生存概率可提升最终精度。答案：√解析：线性衰减优于固定概率。35.在CenterNet中，若将高斯核σ设为0，则等价于普通heatmap回归。答案：×解析：σ=0导致除零，训练无法收敛。五、简答题（每题8分，共24分）36.描述如何在Detectron2框架中新增一种自定义Backbone，并给出关键代码片段与注册机制解释。答案：步骤：1)继承Backbone基类，实现forward返回dict{tensor_name:feature}。2)使用@BACKBONES.register()装饰器注册。3)在yaml配置中指定MODEL.BACKBONE.NAME="MyBackbone"。关键代码：```pythonfromdetectron2.modelingimportBACKBONES,Backboneimporttorch.nnasnn@BACKBONES.register()classMyBackbone(Backbone):def__init__(self,cfg):super().__init__()self.conv=nn.Conv2d(3,64,3,2,1)self._out_features=["res2"]self._out_feature_channels={"res2":64}self._out_feature_strides={"res2":2}defforward(self,x):x=self.conv(x)return{"res2":x}```解析：注册机制利用全局字典保存名称→类映射，构建模型时通过配置反查并实例化。37.解释为何在自监督MAE中，maskratio高达75%仍能有效学习，并给出两种可能的失效场景。答案：原因：1)视觉信号高度冗余，75%缺失仍可由剩余25%推断；2)Transformer具备长程建模能力，可整合全局上下文；3)高mask比增加任务难度，防止低层捷径。失效场景：1)数据集图像几乎无重复结构，如随机噪声图；2)下游任务需高频细节（医学影像微钙化点检测），预训练丢失关键信息。38.阐述在边缘设备部署轻量化模型时，为何“剪枝后量化”优于“量化后剪枝”，并给出实验数据支撑。答案：剪枝后量化：稀疏结构已固定，量化时权重分布峰度降低，scale因子更稳定；实验表明，在ARMCortexA76上，MobileNetV3剪枝80%通道后INT8量化，Top1仅掉0.3%，而先量化后剪枝掉1.8%，因剪枝破坏量化尺度，需重新校准，误差累积。六、编程与计算题（共41分）39.（10分）给定输入特征图X∈ℝ^(1×3×32×32)，卷积核K∈ℝ^(16×3×3×3)，stride=2，padding=1，dilation=1。1)计算输出尺寸H_out、W_out；2)写出PyTorch代码实现，并打印输出形状；3)若使用深度可分离卷积，参数量减少多少百分比？答案：1)H_out=(32+2×13)/2+1=162)代码：```pythonimporttorch.nnasnnx=torch.rand(1,3,32,32)conv=nn.Conv2d(3,16,3,2,1)print(conv(x).shape)torch.Size([1,16,16,16])```3)普通卷积参数量：16×3×3×3=432深度可分离：depthwise3×3×3=27，pointwise1×1×3×16=48，合计75减少百分比：(43275)/432≈82.6%40.（15分）实现一个简化版FocalLoss，支持多分类，要求：输入logits与target（LongTensor）；支持α平衡与γ聚焦；使用numericalstable方式；返回标量损失。并给出梯度检查通过截图（文字描述）。答案：```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,alpha=1,gamma=2,reduction='mean'):super().__init__()self.alpha=alphaself.gamma=gammaself.reduction=reductiondefforward(self,logits,target):ce=F.cross_entropy(logits,target,reduction='none')p=torch.exp(ce)loss=self.alpha(1p)self.gammaceifself.reduction=='mean':returnloss.mean()returnloss梯度检查logits=torch.randn(8,10,requires_grad=True)target=torch.randint(0,10,(8,))loss=FocalLoss()(logits,target)loss.backward()assertlogits.gradisnotNoneandnottorch.isnan(logits.grad)