2026计算机视觉工程师招聘题目及答案

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单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种算法常用于图像边缘检测？A.K-均值算法B.霍夫变换C.索贝尔算子D.高斯滤波2.图像中常用的颜色空间不包括：A.RGBB.HSVC.LABD.JPEG3.卷积神经网络（CNN）中的池化层作用是：A.增加特征维度B.减少特征维度C.增加数据噪声D.减少数据量4.以下不属于目标检测算法的是：A.YOLOB.FasterR-CNNC.VGGD.SSD5.图像的直方图均衡化主要用于：A.图像加密B.图像增强C.图像压缩D.图像分割6.特征点检测中，SIFT特征的优点是：A.对旋转和尺度变化不变B.计算速度快C.对光照变化敏感D.特征点少7.计算机视觉中，语义分割是指：A.把图像中不同目标分开B.给图像中每个像素分类C.检测图像中目标位置D.提取图像特征8.以下哪种数据增强方法不适用于灰度图像？A.翻转B.旋转C.颜色抖动D.缩放9.深度学习框架中，TensorFlow是由哪家公司开发的？A.谷歌B.微软C.苹果D.亚马逊10.图像超分辨率重建的目的是：A.提高图像分辨率B.降低图像分辨率C.改变图像颜色D.模糊图像多项选择题（每题2分，共10题）1.以下属于计算机视觉应用领域的有：A.自动驾驶B.人脸识别C.医学影像分析D.视频监控2.常见的图像分类模型有：A.ResNetB.InceptionC.MobileNetD.AlexNet3.数据增强的方法包括：A.裁剪B.噪声添加C.亮度调整D.对比度调整4.计算机视觉中的评估指标有：A.准确率B.召回率C.F1分数D.mAP5.图像特征描述子有：A.ORBB.SURFC.LBPD.HOG6.卷积层的参数包括：A.卷积核大小B.步长C.填充方式D.输出通道数7.目标检测的评价指标中与定位精度有关的有：A.IoUB.APC.mAPD.F1分数8.以下关于图像金字塔的说法正确的有：A.包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔B.可用于多尺度特征提取C.金字塔层数越多越好D.上一层图像是下一层图像的下采样9.深度学习训练过程中可能遇到的问题有：A.过拟合B.欠拟合C.梯度消失D.梯度爆炸10.图像分割的方法有：A.阈值分割B.区域生长C.分水岭分割D.基于深度学习的分割判断题（每题2分，共10题）1.计算机视觉只处理静态图像，不处理视频。（）2.卷积神经网络中的卷积核参数是固定不变的。（）3.图像的二值化是将图像转换为只有0和255两个值的图像。（）4.目标检测中，IoU越大表示检测框与真实框的重合度越高。（）5.深度学习模型的训练数据越多，模型效果一定越好。（）6.直方图均衡化会改变图像的原始信息。（）7.图像特征点越多，特征匹配效果一定越好。（）8.池化层可以在一定程度上增强模型的鲁棒性。（）9.语义分割和实例分割的任务是相同的。（）10.数据增强可以有效缓解过拟合问题。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述卷积神经网络（CNN）的主要结构和作用。2.说明目标检测和图像分类的区别。3.数据增强在计算机视觉中有什么作用？4.简述图像特征提取的目的和常用方法。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.分析深度学习模型在计算机视觉中过拟合的原因及解决办法。3.探讨目标检测算法在安防监控中的应用优势和局限性。4.谈谈计算机视觉与人工智能其他领域的联系和相互促进作用。答案单项选择题1.C2.D3.B4.C5.B6.A7.B8.C9.A10.A多项选择题1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ABC8.ABD9.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、池化层、全连接层。卷积层提取特征，池化层降维，全连接层分类决策。2.图像分类是判断图像整体类别，目标检测要找出图像中目标的位置和类别。3.增加训练数据多样性，提高模型泛化能力，缓解过拟合，增强模型鲁棒性。4.目的是提取有代表性特征。常用方法有手工特征（SIFT、HOG）和深度学习特征（CNN提取）。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.原因：数