2026计算机视觉工程师招聘真题及答案

2026计算机视觉工程师招聘真题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种算法不属于传统的图像特征提取算法？A.SIFTB.YOLOC.HOGD.SURF2.图像的灰度化是指将彩色图像转换为（）图像。A.二值B.灰度C.黑白D.单色3.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.减少特征维度C.提高计算速度D.增强特征表达4.在目标检测中，mAP是衡量（）的指标。A.召回率B.准确率C.综合性能D.检测速度5.以下哪种图像格式不支持透明度通道？A.PNGB.JPEGC.GIFD.BMP6.计算机视觉中，用于图像分割的经典算法是（）。A.K-meansB.DijkstraC.AD.RANSAC7.深度学习中，激活函数的作用是（）。A.增加线性特性B.引入非线性特性C.减少计算量D.提高收敛速度8.以下哪个库常用于计算机视觉开发？A.NumpyB.PandasC.OpenCVD.Scikit-learn9.图像滤波的目的不包括（）。A.去噪B.增强对比度C.边缘检测D.图像压缩10.在人脸识别中，LBP特征主要用于提取（）。A.全局特征B.局部特征C.颜色特征D.纹理特征多项选择题（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.安防监控C.医学影像分析D.工业检测2.以下属于深度学习框架的有（）。A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.MXNet3.图像预处理的操作有（）。A.归一化B.裁剪C.旋转D.缩放4.目标检测算法可以分为（）。A.单阶段算法B.两阶段算法C.三阶段算法D.多阶段算法5.以下哪些是图像分类的评价指标（）。A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差6.卷积神经网络的基本层有（）。A.卷积层B.池化层C.全连接层D.激活层7.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8.图像特征描述子有（）。A.ORBB.BRIEFC.FREAKD.DAISY9.以下关于图像金字塔的说法正确的有（）。A.用于多尺度特征提取B.分为高斯金字塔和拉普拉斯金字塔C.可以减少图像尺寸D.可以增加图像尺寸10.深度学习中的优化算法有（）。A.SGDB.AdamC.AdagradD.RMSProp判断题（每题2分，共10题）1.计算机视觉就是让计算机像人一样“看”世界。（）2.所有的图像都可以用RGB颜色模型表示。（）3.卷积神经网络中的卷积核大小必须是奇数。（）4.目标检测只需要检测出目标的类别。（）5.图像分割是将图像划分为不同的区域。（）6.深度学习模型的参数越多，性能一定越好。（）7.灰度图像的像素值范围是0-255。（）8.池化操作是不可逆的。（）9.图像的直方图均衡化可以增强图像的对比度。（）10.人脸识别只能用于安防领域。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述卷积神经网络（CNN）的工作原理。CNN通过卷积层用卷积核提取图像特征，池化层对特征图降维，激活层引入非线性，全连接层整合特征并输出结果，逐层处理数据以完成图像分类、检测等任务。2.图像滤波有哪些常见方法？常见方法有均值滤波，用邻域均值替代中心像素值；中值滤波，取邻域中值；高斯滤波，根据高斯函数加权平均；双边滤波，同时考虑空间和灰度相似性。3.简述目标检测和图像分类的区别。图像分类是判断图像整体所属类别，输出单个类别标签；目标检测不仅要识别目标类别，还要在图像中定位目标位置，输出类别和边界框信息。4.什么是过拟合，如何解决？过拟合指模型在训练集表现好，在测试集差。解决方法有增加训练数据、正则化（如L1、L2正则）、提前停止训练、使用Dropout等。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。前景：辅助疾病诊断、手术导航等。挑战：医疗数据隐私保护难，数据标注成本高，模型泛化性需提升，临床验证流程复杂。2.谈谈你对自动驾驶中计算机视觉技术的理解和看法。计算机视觉为自动驾驶提供环境感知，如识别道路、车辆、行人。但受光照、天气影响大，需与其他传感器融合，且安全可靠性要求极高，技术仍需完善。3.分析深度学习在计算机视觉中的优势和不足。优势：自动提取特征，在复杂任务表现好。不足：需大量数据和计算资源，模型可解释性差，易受对抗攻击。4.讨论图像数据增强的意义和常用方法。意义：增加数据多样性，提升模型泛化能力。常用方法有翻转、旋转、缩放、裁剪、加噪声、改变亮度对比度等。答案单项选择题答案1.B2.B3.B4.C5.B6.A7.B8.C9.D10.B多项选择题答案1.