2026计算机视觉工程师招聘试题及答案

2026计算机视觉工程师招聘试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪种模型常用于图像分类任务？A.KNNB.LeNet-5C.RNND.GAN2.边缘检测算子中，哪种对噪声更敏感？A.SobelB.PrewittC.CannyD.Roberts3.图像的灰度化是指将图像从彩色转换为（）。A.二值图像B.单通道图像C.三通道图像D.多光谱图像4.特征提取的目的是（）。A.增加数据维度B.减少数据冗余C.提高图像分辨率D.增强图像对比度5.以下不属于深度学习框架的是（）。A.TensorFlowB.Scikit-learnC.PyTorchD.Keras6.目标检测中，常用的评价指标是（）。A.PSNRB.SSIMC.mAPD.F1-score7.图像金字塔的作用是（）。A.提高图像清晰度B.处理不同尺度的目标C.增强图像色彩D.减少图像噪声8.以下哪种方法可用于图像分割？A.霍夫变换B.主成分分析C.阈值分割D.傅里叶变换9.卷积层的主要作用是（）。A.降维B.特征提取C.数据归一化D.图像平滑10.以下哪种数据增强方法不属于图像领域？A.旋转B.批量归一化C.裁剪D.翻转二、多项选择题（每题2分，共20分）1.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.工业检测2.常见的图像特征有（）。A.颜色特征B.纹理特征C.形状特征D.局部特征3.以下关于卷积神经网络（CNN）说法正确的是（）。A.包含卷积层、池化层和全连接层B.卷积层可减少参数数量C.池化层用于下采样D.全连接层用于输出结果4.目标跟踪算法有（）。A.MEEMB.CSRTC.BoostingD.KCF5.图像预处理步骤可能包括（）。A.灰度化B.滤波C.直方图均衡化D.特征提取6.深度学习训练中可能遇到的问题有（）。A.梯度消失B.过拟合C.欠拟合D.内存不足7.用于语义分割的模型有（）。A.U-NetB.MaskR-CNNC.FCND.PSPNet8.图像匹配方法有（）。A.基于特征的匹配B.基于区域的匹配C.基于模板的匹配D.基于颜色的匹配9.提高图像识别准确率的方法有（）。A.增加训练数据B.优化模型结构C.调整超参数D.数据增强10.计算机视觉中常用的距离度量方法有（）。A.欧氏距离B.曼哈顿距离C.余弦距离D.切比雪夫距离三、判断题（每题2分，共20分）1.灰度图像一定是二值图像。（）2.卷积神经网络的卷积核参数是固定不变的。（）3.目标检测就是在图像中找到目标的位置并分类。（）4.图像的直方图可以反映图像的灰度分布。（）5.过拟合后模型在测试集上的表现会变差。（）6.深度学习训练时，学习率越大越好。（）7.霍夫变换可用于检测图像中的直线和圆。（）8.数据增强只能在训练数据上进行。（）9.主成分分析是一种有监督学习方法。（）10.图像的分辨率与图像的清晰度成正比。（）四、简答题（每题5分，共20分）1.简述卷积神经网络中池化层的作用。2.什么是图像增强，常见的图像增强方法有哪些？3.简述目标检测中的Anchor机制。4.简述深度学习模型训练过程中早停法的作用。五、讨论题（每题5分，共20分）1.讨论计算机视觉在未来医疗领域可能的发展方向。2.分析数据增强对深度学习模型训练的影响。3.探讨如何提高计算机视觉系统的实时性。4.讨论计算机视觉面临的伦理挑战及应对策略。答案一、单项选择题答案1.B2.D3.B4.B5.B6.C7.B8.C9.B10.B二、多项选择题答案1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABC6.ABCD7.ACD8.ABC9.ABCD10.ABCD三、判断题答案1.×2.×3.√4.√5.√6.×7.√8.×9.×10.√四、简答题答案1.池化层主要作用是下采样，减少数据维度，降低计算量；增强特征的鲁棒性，对微小位置变化不敏感；一定程度防止过拟合。2.图像增强是提高图像质量和清晰度的手段。常见方法有灰度变换（如线性变换）、直方图均衡化、滤波增强（如锐化滤波）。3.Anchor机制是在特征图上预设不同尺度和长宽比的候选框，通过模型对这些Anchor框进行分类和回归调整，以检测不同大小和形状的目标。4.早停法在训练过程中，当验证集上的性能不再提升时停止训练。可防止过拟合，节省训练时间，使模型在泛化能力和训练效果间取得平衡。五、讨论题答案1.未来可用于疾病早期筛查、辅助手术规划、医学影像诊断等，利用计算机视觉精准识别病变特征，提高诊断效率和准确性。2.数据增强可扩充训练数据多样性，增强模型泛化能力，减少过拟合；但可能增加计算量和训练时间，也要注意增强方法合理性。