2026计算机视觉工程师招聘笔试题及答案

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单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种算法不是用于图像分割的？A.K-meansB.SIFTC.Mean-shiftD.GrabCut2.卷积神经网络（CNN）中，池化层的主要作用是？A.增加特征维度B.减少参数数量C.提高图像分辨率D.增强图像色彩3.在图像分类任务中，Softmax函数常用于？A.特征提取B.损失计算C.输出概率分布D.图像增强4.边缘检测中，Canny算子比Sobel算子更优的原因是？A.计算更简单B.能检测更多边缘C.具有双阈值抑制D.对噪声不敏感5.目标检测中的非极大值抑制（NMS）主要用于？A.去除多余的检测框B.提高检测框的准确性C.增加检测框数量D.调整检测框大小6.图像的灰度化可以通过以下哪种方式实现？A.取RGB三通道的最大值B.取RGB三通道的平均值C.取RGB三通道的最小值D.随机选择一个通道7.以下哪个是经典的目标检测算法？A.R-CNNB.AlexNetC.VGGNetD.ResNet8.光流法主要用于？A.图像压缩B.目标跟踪C.图像滤波D.图像配准9.深度学习中，批量归一化（BatchNormalization）的作用是？A.防止过拟合B.加速收敛速度C.提高网络深度D.增强图像亮度10.在图像超分辨率任务中，主要目的是？A.减少图像噪声B.提高图像清晰度C.改变图像颜色D.缩小图像尺寸多项选择题（每题2分，共10题）1.以下属于深度学习框架的有？A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.Scikit-learn2.图像预处理操作包括？A.归一化B.裁剪C.旋转D.高斯模糊3.目标检测算法的评价指标有？A.mAPB.RecallC.PrecisionD.F1-score4.卷积层的超参数包括？A.卷积核大小B.步长C.填充D.卷积核数量5.以下哪些算法可用于图像特征提取？A.HistogramofOrientedGradients(HOG)B.Scale-InvariantFeatureTransform(SIFT)C.Speeded-UpRobustFeatures(SURF)D.Otsu'smethod6.计算机视觉中的异常检测方法有？A.One-ClassSVMB.AutoencoderC.DBSCAND.K-means7.生成对抗网络（GAN）的组成部分有？A.生成器B.判别器C.编码器D.解码器8.图像语义分割的评价指标包括？A.IoUB.Dice系数C.MSED.PSNR9.以下哪些是数据增强的方法？A.水平翻转B.垂直翻转C.颜色抖动D.透视变换10.计算机视觉应用领域包括？A.自动驾驶B.医学影像分析C.安防监控D.智能零售判断题（每题2分，共10题）1.卷积操作是一种线性操作。（）2.深度学习模型的深度越深，性能一定越好。（）3.在图像分类中，所有图像都需要进行相同的预处理操作。（）4.光流法只能用于稠密目标的跟踪。（）5.非极大值抑制（NMS）中的阈值越大，保留的检测框越多。（）6.目标检测中的anchor与实际物体的比例无关。（）7.卷积神经网络（CNN）中的全连接层可以被卷积层替代。（）8.图像的二值化就是将图像转换为灰度图像。（）9.生成对抗网络（GAN）主要用于无监督学习任务。（）10.数据增强可以提高模型的泛化能力。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述卷积神经网络（CNN）的主要结构及其作用。2.什么是目标检测中的anchor机制？3.简述图像增强的目的和常用方法。4.对比简述分类任务和分割任务的区别。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。2.谈谈你对深度学习可解释性在计算机视觉中的理解和意义。3.随着数据量的增加，计算机视觉模型训练会面临哪些问题？如何解决？4.讨论无监督学习在计算机视觉中的潜在应用和发展方向。答案单项选择题1.B2.B3.C4.C5.A6.B7.A8.B9.B10.B多项选择题1.ABC2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABC6.AB7.AB8.AB9.ABCD10.ABCD判断题1.√2.×3.×4.×5.√6.×7.√8.×9.√10.√简答题1.主要结构有卷积层提取特征，池化层降维，全连接层汇总特征做分类等。通过卷积和池化减少参数，提高效率和泛化性。2.Anchor机制是在特征图上预设不同尺度和长宽比的框，模型在这些框基础上预测和调整位置，提高检测目标效率。3.目的是改善图像质量、增强特征。常用方法有对比度调整、亮度调整、直方图均衡等。4.分类任务是给图像贴标签，关注整体类别；分割任务需精确标注每个像素所属类别，更注重细节。讨论题1.前景是辅助诊断等，挑战是数据隐私保护、算法准确性验证难。要加强数据安全管理和多数据验证。2.理解模型决策过程，