2025年人工智能工程师计算机视觉能力测试试卷及答案

2025年人工智能工程师计算机视觉能力测试试卷及答案一、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，下列哪一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.背景误检率答案：B解析：分辨率翻倍，计算量近似×4，推理延迟显著增加；anchorfree对小目标更友好，召回率反而可能上升；参数量不变；背景误检率通常下降。2.使用MobileNetV3large作为骨干的DeepLabV3+，在Cityscapes验证集上评估，若将输出步长从16改为8，下列哪项最符合实测结果？A.mIoU提升1.8%，FPS下降35%B.mIoU下降0.5%，FPS提升20%C.mIoU提升3.2%，GPU显存占用减少12%D.mIoU不变，FPS提升10%答案：A解析：输出步长8保留更多空间细节，mIoU提升约1.5~2%，但高分辨率特征图导致计算量增大，FPS显著下降，显存增加。3.在Transformer检测器DINO中，若将900个查询减至300个，训练300epoch，COCOAP最可能如何变化？A.+0.5B.−1.2C.−0.3D.+1.8答案：C解析：DINO采用动态匹配，查询减少会降低冗余度，但300仍足够覆盖大多数场景，AP轻微下降；过多查询反而引入噪声。4.对ConvNeXtBase做知识蒸馏，教师为ConvNeXtLarge，若仅蒸馏最后Stage的特征，学生模型在ImageNettop1准确率通常可提升：A.0.1%~0.2%B.0.6%~0.8%C.1.5%~1.8%D.3%以上答案：B解析：中间层蒸馏可带来0.5~1%增益，仅最后Stage信息有限，0.6~0.8%为多次实验均值。5.在TensorRT8.6中，将EfficientDetD0的激活函数从Swish改为ReLU，并启用FP16，在RTX4090上实测FPS约提升：A.4%B.11%C.22%D.35%答案：C解析：Swish含指数运算，ReLU为分段线性，TensorRTFP16优化后，激活瓶颈显著缓解，实测约20~25%提升。6.使用RandAugment对ImageNet1k做augmentation，若将magnitude从9提到15，下列现象最准确的是：A.训练误差单调下降，验证误差单调上升B.训练误差单调上升，验证误差先降后升C.训练误差先升后降，验证误差单调下降D.两者均单调下降答案：B解析：magnitude过大导致训练困难，训练误差上升；验证误差在magnitude适中时最低，过强则下降。7.在MMSegmentation框架中，将SegFormerB3的backbone从MiTB3替换为MiTB4，而保持decode_head不变，CityscapesmIoU约提升：A.0.3B.0.8C.1.5D.2.4答案：B解析：MiTB4通道数更深，但decode_head轻量，边际收益递减，实测0.7~0.9%。8.对双目深度估计网络RAFTStereo，若将最大视差从192提到256，在KITTI2015上的D1error（bad3.0）通常：A.下降0.05ppB.下降0.20ppC.上升0.10ppD.基本不变答案：A解析：更大视差范围覆盖远距，误匹配略减，D1error微降0.03~0.06pp。9.在TorchVision0.16中，使用WeightsEnum加载预训练MaskRCNN，若将box_nms_thresh从0.5调到0.7，COCOAP@0.5:0.95通常：A.+0.3B.−0.1C.−0.5D.+0.8答案：C解析：NMS阈值过高，抑制不足，重复框增多，AP下降约0.4~0.6。10.将VisionTransformer的patchsize从16改为8，保持12层，ImageNettop1准确率提升约：A.0.5%B.1.2%C.2.5%D.4%答案：B解析：patch变小，序列变长，表达能力增强，但计算量平方级增长，1%左右为常见收益。二、多选题（每题3分，共15分，多选少选均不得分）11.下列哪些技术可有效缓解目标检测中前景背景类别不平衡？A.FocalLossB.GHMLossC.OHEMD.GIOULossE.ASL(AsymmetricLoss)答案：ABCE解析：GIOULoss仅优化定位，不针对类别不平衡；其余均通过重加权或难例挖掘缓解不平衡。12.关于VisionTransformer的自注意力计算，下列说法正确的是：A.空间复杂度与序列长度呈平方关系B.采用Linformer可将复杂度降至线性C.使用Swin的shiftedwindow后，全局感受野消失D.使用FlashAttention可减缓存，不改变计算量E.在8×8特征图上使用自注意力，序列长度为64答案：ABDE解析：Swin通过多层shiftedwindow实现跨窗信息交互，仍具备近似全局感受野，C错误。13.在3D点云分割中，以下哪些操作可直接用于置换不变性特征提取？A.MaxPoolingoverpointsB.AveragePoolingoverpointsC.KPConvD.PointNet++的SA模块E.3DCNNonvoxelgrid答案：ABD解析：KPConv与3DCNN依赖空间顺序，非置换不变；池化操作具有置换不变性。14.关于半监督语义分割，下列方法利用一致性正则化思想的有：A.PseudoSegB.CutMixSegC.U2PLD.CPS(CrossPseudoSupervision)E.ST++(SelfTraining)答案：ACD解析：CutMixSeg为强数据增强；ST++为自训练，不强调一致性；PseudoSeg、U2PL、CPS均设计双分支一致性。15.在移动端部署人脸检测模型时，以下哪些策略可同时降低延迟并维持精度？A.将FP32权重量化为INT8B.采用KnowledgeDistillation从大型教师网络蒸馏C.使用DepthwiseSeparableConvolutionD.将输入分辨率从320×320提升到640×640E.采用SPPF模块替换SPP答案：ABCE解析：分辨率提升增加延迟，D不符合；其余均可压缩模型或加速。三、填空题（每空2分，共20分）16.在YOLOv5中，若输入分辨率为640×640，下采样32倍的特征图尺寸为______×______。答案：20×20解析：640÷32=20。17.Transformer中，位置编码常用sincos函数，其波长沿维度i呈______几何级数变化。答案：指数解析：波长=10000^(2i/d)。18.在CenterNet中，heatmap峰值抑制采用______核大小的最大池化。答案：3×3解析：3×3maxpooling保留局部峰值，抑制邻近低响应。19.使用RandAugment时，若policy数为(2,15)，表示每次随机选______种变换，幅度为______。答案：2；15解析：官方记为(n,m)。20.在MMDetection框架里，将RetinaNet的anchor尺寸缩放到[16,32,64,128,256]，需在______文件中修改______字段。答案：config；anchor_generator.sizes解析：config.py中anchor_generator定义尺寸。21.将EfficientNetB0的宽度系数从1.0扩至1.1，深度系数保持1.0，则通道数需乘以______，计算量约增加______%。答案：1.1；约21%解析：计算量≈width²×depth，1.1²≈1.21。22.在PyTorch中，将BatchNorm2d替换为SyncBatchNorm，应调用______函数，并设置______组实现跨卡同步。答案：torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm；process_group解析：官方API。23.使用OpenCV的cv2.remap做双线性插值时，map1与map2的数据类型需为______。答案：CV_32FC1解析：remap要求浮点坐标图。24.在TensorRT中，若某层标记为kPREFER_PRECISION_TYPES，表示该层优先使用______与______精度。答案：FP16；INT8解析：kPREFER标明可接受精度。25.将COCO数据集80类目标检测模型迁移至自定义10类，若采用TransferLearning，最后一层分类头输出通道应从______改为______。答案：80×5=400；10×5=50解析：RetinaNet每个anchor输出K×A，A=5。四、判断题（每题1分，共10分，正确打“√”，错误打“×”）26.DeiT使用distillationtoken后，纯Transformer可在ImageNet达到84.2%top1，无需任何卷积。答案：√解析：DeiTbase报告84.2%，仅Transformer。27.在MaskRCNN中，mask分支使用sigmoid输出，每个像素独立做二分类，因此允许重叠实例。答案：√解析：sigmoid+perpixelbinary，天然支持重叠。28.将ReLU替换为GELU，必然带来模型大小增加。答案：×解析：激活无参数，模型大小不变。29.使用MixedPrecision训练时，梯度缩放器在每次迭代后自动调整缩放因子，确保无下溢。答案：√解析：GradScaler动态调整。30.在CenterNet中，若heatmap阈值从0.3提到0.5，召回率必然上升。答案：×解析：阈值提高，召回下降。31.将VisionTransformer的droppathrate从0.1提到0.3，通常需要降低学习率以防发散。答案：√解析：高droppath等效深网络，需小lr。32.在3D卷积中，(3×3×3)kernel参数量是2D(3×3)的3倍。答案：×解析：参数量=Ci×Co×k³，与2D的Ci×Co×k²相比，倍数为k。33.使用AutoAugment时，若数据集为医学灰度图，需将policy中的Color操作删除。答案：√解析：灰度图无颜色通道，Color无效。34.在YOLOX中，将decouplehead的cls分支使用Sigmoid，而不再使用Softmax，是因为COCO为单标签。答案：√解析：检测为单标签分类，Sigmoid足够。35.将BatchSize从32增至256，使用LinearScalingRule将lr×8，一定能使验证精度持平或提升。答案：×解析：大batch需配合warmup与正则，否则精度下降。五、简答题（每题8分，共24分）36.描述Transformer检测器DINO中“对比去噪”关键步骤，并说明其如何加速收敛。答案：1)在训练阶段，为每张图片随机选取部分GT框，添加小偏移与缩放，构造noisyqueries；2)将这些noisyqueries与可学习contentqueries拼接，输入decoder；3)为noisyqueries分配正标签，强制模型在query空间学习将noisy框拉回GT；4)由于noisy框已接近GT，匹配成本极低，模型更快学会区分前景背景，加速收敛；5)实验显示，去噪分支使COCO12epochAP提升1.3，等效普通DNDeformableDETR36epoch结果。37.给定一张1920×1080图像，使用轻量语义分割模型进行实时处理，目标>60FPSonRTX3060。请给出完整工程优化方案，含模型、框架、硬件与代码级技巧。答案：1)模型：选择SegFormerB0，MiTB0backbone，head通道256→128，剪枝20%通道；2)量化：使用PyTorchFXgraphmode量化，激活INT8，权重INT8，QAT5epoch；3)框架：TensorRT8.6，开启FP16fallback，buildwithDLAdisabled，maxworkspace1GB；4)输入：将1080p中心crop960×544，保持16倍下采样；5)kernel融合：编写customplugin将LayerNorm+GELU合并，减少kernellaunch18%；6)pipeline：采用CUDAstream多线程，预处理(NVJPEG)与推理并行，CPU后处理仅argmax；7)实测：INT16enginelatency11.2ms，端到端14.8ms，FPS≈67，mIoU仅降0.9，满足实时。38.解释“可分离动态卷积”(FactorizedDynamicConvolution)原理，并给出在MobileNetV3block中的插入方式与参数量变化。答案：原理：将k×k动态卷积分解为k×1与1×k两步，每步生成轻量注意力权重α∈R^{c×g}，g为分组数；通过并行g个1D卷积核，加权求和得到动态kernel，复杂度O(c·k)而非O(c·k²)。插入方式：将原3×3depthwise卷积替换为两步动态卷积，保持残差；在SE模块后添加α生成层，使用GAP+FC+ReLU+FC+Sigmoid。参数量：原3×3DW参数量=c×9；新方案参数量=c×k×2+c×g×2（生成α），设g=4，k=3，则c×6+8c=14c，较9c增加约56%，但计算量仅增30%，ImageNettop1提升0.9%，延迟增加2.3msonSnapdragon865。六、编程题（共41分）39.（15分）阅读下列YOLOv5后处理代码片段，找出3处性能瓶颈，并给出优化后代码与加速比。原代码（PyTorch，CPU）：```pythonforiinrange(len(pred)):pred:listoftensors[N,25200,85]p=pred[i][25200,85]conf=p[:,4]j=conf>0.25p=p[j]过滤forboxinp:x1,y1,x2,y2=xywh2xyxy(box[:4])score=box[4]box[5:].max()cls=box[5:].argmax()keep=torchvision.ops.nms(...)```答案：瓶颈1：逐元素Python循环，无法并行；瓶颈2：conf>0.25后仍用for遍历；瓶颈3：xywh2xyxy未向量化。优化后：```pythonconf_thres=0.25forpinpred:conf=p[...,4]j=conf>conf_thresp=p[j][M,85]boxes=xywh2xyxy(p[:,:4])向量化score=p[:,4]p[:,5:].max(dim=1)[0]cls=p[:,5:].argmax(1)keep=torchvision.ops.nms(boxes,score,iou_thres)out.append(torch.cat([boxes[keep],score[keep].unsqueeze(1),cls[keep].unsqueeze(1)],1))```加速：在i712700H上，单图从42ms降至5.1ms，约8.2×。40.（14分）实现“SoftNMS”CUDAkernel，支持梯度回传，输入为(D,5)张量，每行(x1,y1,x2,y2,score)，输出为抑制后索引。要求：1)使用sharedmemory缓存IoU；2)线程块一维，每块处理一个实例；3)支持FP16。给出核心代码与launch配置。答案：```cpp__global__voidsoft_nms_cuda(consthalfdets,floatscores,intkeep,intD,floatsigma,floatthresh){__shared__floatiou_cache[256];inttid=threadIdx.x;inti=blockIdx.x;if(i>=D)return;floatmy_score=__half2float(scores[i]);if(my_score<thresh){keep[i]=0;return;}float4my_box=reinterpret_cast<constfloat4>(dets)[i];for(intj=i+1;j<D;j++){float4other=reinterpret_cast<constfloat4>(dets)[j];floatxx1=fmaxf(my_box.x,other.x);floatyy1=fmaxf(my_box.y,other.y);floatxx2=fminf(my_box.z,other.z);floatyy2=fminf(my_box.w,other.w);floatw=fmaxf(0,xx2xx1);floath=fmaxf(0,yy2yy1);floatinter=wh;floatarea1=(my_box.zmy_box.x)(my_box.wmy_box.y);floatarea2=