2026计算机视觉工程师招聘题库及答案

2026计算机视觉工程师招聘题库及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种是常用的图像滤波方法？A.梯度下降B.高斯滤波C.反向传播D.随机森林2.目标检测中，边框回归是为了：A.提高分类准确率B.精修检测框位置C.减少计算量D.增加特征维度3.图像分割任务中，语义分割是将图像分割成：A.不同物体实例B.不同语义类别区域C.不同颜色区域D.不同纹理区域4.以下哪个是深度学习框架？A.OpenCVB.NumPyC.PyTorchD.Pandas5.特征提取中，SIFT特征具有：A.旋转不变性B.颜色不变性C.亮度不变性D.尺度和旋转不变性6.卷积神经网络中，池化层的作用是：A.增加特征数量B.减少数据维度C.提高模型复杂度D.加快训练速度7.人脸识别中，LBP特征主要用于描述：A.图像的颜色信息B.图像的纹理信息C.图像的边缘信息D.图像的形状信息8.以下哪种不是图像增强的方法？A.直方图均衡化B.傅里叶变换C.锐化滤波D.伽马校正9.光流法主要用于：A.图像配准B.目标跟踪C.图像分类D.图像压缩10.生成对抗网络（GAN）由哪两部分组成？A.编码器和解码器B.生成器和判别器C.分类器和回归器D.特征提取器和分类器多项选择题（每题2分，共10题）1.计算机视觉的应用领域包括：A.自动驾驶B.医学影像分析C.安防监控D.工业检测2.常用的图像特征描述符有：A.HOGB.ORBC.SURFD.PCA3.卷积神经网络的常见层有：A.卷积层B.池化层C.全连接层D.归一化层4.目标检测算法有：A.FasterR-CNNB.YOLOC.SSDD.R-CNN5.图像分类的评估指标有：A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差6.以下属于深度学习优化算法的有：A.SGDB.AdamC.RMSPropD.AdaGrad7.图像数据增强的方法有：A.翻转B.旋转C.缩放D.加噪声8.语义分割的常用网络有：A.U-NetB.MaskR-CNNC.FCND.DeepLab9.计算机视觉中的数据标注类型有：A.分类标注B.目标检测标注C.语义分割标注D.实例分割标注10.以下哪些方法可用于图像配准？A.特征匹配B.互相关C.仿射变换D.透视变换判断题（每题2分，共10题）1.计算机视觉只处理彩色图像。（）2.卷积神经网络的参数数量与输入图像大小无关。（）3.目标检测任务中，AP是平均精度的缩写。（）4.图像增强一定会提高图像的清晰度。（）5.深度学习模型训练时，过拟合意味着模型在测试集上表现好。（）6.光流法只能用于静态图像分析。（）7.语义分割和实例分割的任务相同。（）8.池化层的步长必须等于核的大小。（）9.特征提取可以减少数据维度。（）10.生成对抗网络的目标是让生成器和判别器都达到最优性能。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述卷积神经网络中卷积层的作用。2.什么是图像的直方图均衡化，它有什么作用？3.说明目标检测中IoU的含义。4.简述深度学习中过拟合和欠拟合的区别。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.探讨目标检测算法在实时场景中的优化策略。3.分析图像数据增强对模型性能的影响。4.讨论深度学习框架的选择对计算机视觉项目的影响。答案单项选择题1.B2.B3.B4.C5.D6.B7.B8.B9.B10.B多项选择题1.ABCD2.ABC3.ABCD4.ABCD5.ABC6.ABCD7.ABCD8.ACD9.ABCD10.ABCD判断题1.×2.×3.√4.×5.×6.×7.×8.×9.√10.×简答题1.卷积层通过卷积核在输入图像上滑动卷积，提取图像的局部特征，能自动学习不同层次特征，如边缘、纹理等，减少参数数量。2.直方图均衡化将图像直方图均匀分布，增强图像对比度，改善图像视觉效果，使图像细节更清晰，常用于图像预处理。3.IoU即交并比，是目标检测中预测框与真实框的交集面积和并集面积之比，衡量检测框与真实框的重合程度。4.过拟合是模型在训练集表现好、测试集差，对训练数据过度学习；欠拟合是模型在训练集和测试集表现都差，未学到数据特征。讨论题1.前景：辅助诊断、手术导航等。挑战：数据隐私、标注困难、模型可靠性。2.可采用轻量级网络架构、