2026年京东算法工程师笔试计算机视觉技术应用专项训练含答案

2026年京东算法工程师笔试计算机视觉技术应用专项训练含答案一、单选题（共10题，每题2分）1.在目标检测任务中，以下哪种算法通常用于处理小目标检测问题？（）A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSDD.R-CNN2.以下哪种技术不属于语义分割的常用方法？（）A.U-NetB.MaskR-CNNC.FasterR-CNND.DeepLab3.在人脸识别中，常用的特征提取方法不包括？（）A.LBPB.HOGC.GaborFilterD.SIFT4.在图像超分辨率任务中，以下哪种模型属于深度学习模型？（）A.SRCNNB.EDSRC.LaplacianPyramidD.BilateralFilter5.在视频目标跟踪中，以下哪种算法不属于基于检测的方法？（）A.SORTB.DeepSORTC.KalmanFilterD.FairMOT6.在自动驾驶领域，以下哪种技术用于车道线检测？（）A.语义分割B.目标检测C.实例分割D.边缘检测7.在医学图像识别中，以下哪种算法常用于病灶检测？（）A.FasterR-CNNB.UNetC.YOLOD.ResNet8.在图像压缩中，以下哪种技术属于有损压缩？（）A.JPEGB.PNGC.GIFD.TIFF9.在机器人视觉中，以下哪种技术用于SLAM（即时定位与地图构建）？（）A.SIFTB.SURFC.ORBD.DBoW210.在增强现实（AR）中，以下哪种算法用于特征匹配？（）A.RANSACB.FLANNC.HoughTransformD.KalmanFilter二、多选题（共5题，每题3分）1.在目标检测中，以下哪些技术属于两阶段检测器？（）A.R-CNNB.FastR-CNNC.YOLOv5D.SSD2.在图像超分辨率中，以下哪些方法可以提高图像质量？（）A.EDSRB.SRCNNC.BicubicInterpolationD.WaveletTransform3.在人脸识别中，以下哪些技术可用于活体检测？（）A.纹理分析B.光学字符识别（OCR）C.热成像分析D.网格嵌入4.在自动驾驶中，以下哪些技术用于障碍物检测？（）A.LiDARB.RadarC.CameraD.GPS5.在视频分析中，以下哪些方法可用于行为识别？（）A.3DCNNB.LSTMC.GatedRecurrentUnit（GRU）D.HiddenMarkovModel（HMM）三、填空题（共10题，每题1分）1.在目标检测中，YOLOv5使用______算法进行特征提取。2.语义分割的常用损失函数是______损失。3.人脸识别中，常用的特征归一化方法是______。4.图像超分辨率中，ESPCN模型使用______层进行残差学习。5.视频目标跟踪中，DeepSORT使用______算法进行数据关联。6.自动驾驶中，车道线检测常用的霍夫变换是______变换。7.医学图像分割中，U-Net模型使用______结构进行跳跃连接。8.图像压缩中，JPEG使用______算法进行熵编码。9.机器人SLAM中，ORB特征描述子使用______方法进行特征提取。10.增强现实（AR）中，SLAM需要解决______问题。四、简答题（共5题，每题5分）1.简述目标检测与语义分割的区别。2.简述人脸识别中活体检测的常用方法。3.简述图像超分辨率中的深度学习方法。4.简述自动驾驶中车道线检测的常用算法。5.简述视频目标跟踪中的数据关联方法。五、论述题（共1题，10分）结合京东的业务场景（如物流、零售、金融等），论述计算机视觉技术在其中的应用价值及挑战。答案与解析一、单选题答案与解析1.C.SSD-解析：SSD（SingleShotMultiBoxDetector）采用单阶段检测框架，更适合小目标检测，而FasterR-CNN、YOLOv5属于两阶段检测器。2.C.FasterR-CNN-解析：FasterR-CNN属于两阶段检测器，主要用于目标检测，而U-Net、MaskR-CNN、DeepLab属于语义分割方法。3.A.LBP-解析：LBP（LocalBinaryPatterns）主要用于纹理分析，而HOG、GaborFilter、SIFT常用于特征提取。4.B.EDSR-解析：EDSR（EnhancedDeepSuper-Resolution）是深度学习模型，而SRCNN是浅层模型，LaplacianPyramid、BilateralFilter属于传统方法。5.C.KalmanFilter-解析：KalmanFilter属于传统跟踪方法，而SORT、DeepSORT、FairMOT基于检测跟踪。6.B.目标检测-解析：车道线检测属于目标检测任务，而语义分割、实例分割、边缘检测不直接用于车道线检测。7.B.UNet-解析：UNet是医学图像分割的常用模型，而FasterR-CNN、YOLO、ResNet主要用于目标检测。8.A.JPEG-解析：JPEG是有损压缩算法，而PNG、GIF、TIFF属于无损压缩。9.D.DBoW2-解析：DBoW2（DirectBundleofWords）用于SLAM中的特征匹配，而SIFT、SURF、ORB属于特征提取方法。10.B.FLANN-解析：FLANN（FastLibraryforApproximateNearestNeighbors）用于特征匹配，而RANSAC、HoughTransform、KalmanFilter不直接用于匹配。二、多选题答案与解析1.A.R-CNN,B.FastR-CNN-解析：R-CNN和FastR-CNN属于两阶段检测器，而YOLOv5、SSD属于单阶段检测器。2.A.EDSR,B.SRCNN-解析：EDSR和SRCNN是深度学习超分辨率模型，而BicubicInterpolation、WaveletTransform属于传统方法。3.A.纹理分析,C.热成像分析,D.网格嵌入-解析：活体检测常用纹理分析、热成像分析、网格嵌入，而OCR主要用于文字识别。4.A.LiDAR,B.Radar,C.Camera-解析：LiDAR、Radar、Camera常用于障碍物检测，而GPS主要用于定位。5.A.3DCNN,B.LSTM,C.GatedRecurrentUnit（GRU）-解析：3DCNN、LSTM、GRU常用于视频行为识别，而HMM属于传统方法。三、填空题答案与解析1.MixtureofExperts（MoE）-解析：YOLOv5使用MoE进行特征提取，提高效率。2.交叉熵（Cross-Entropy）-解析：语义分割常用交叉熵损失函数。3.L2归一化-解析：人脸识别中常用L2归一化。4.残差-解析：ESPCN模型使用残差学习。5.卡尔曼-解析：DeepSORT使用卡尔曼滤波进行数据关联。6.霍夫-解析：车道线检测使用霍夫变换。7.U-Net-解析：U-Net使用跳跃连接。8.Huffman-解析：JPEG使用Huffman编码。9.BRIEF-解析：ORB使用BRIEF方法提取特征。10.SLAM-解析：SLAM需要解决即时定位与地图构建问题。四、简答题答案与解析1.目标检测与语义分割的区别-目标检测：定位图像中的目标并分类（如YOLO、SSD）。-语义分割：对图像中每个像素进行分类（如U-Net）。-区别：目标检测输出边界框，语义分割输出像素级标签。2.人脸识别中活体检测的常用方法-纹理分析：检测纹理变化（如红外成像）。-热成像分析：检测温度变化（如红外摄像头）。-网格嵌入：检测人脸网格变化（如动态特征）。-目的是防止照片或视频攻击。3.图像超分辨率中的深度学习方法-SRCNN：浅层卷积网络，残差学习。-EDSR：深度残差网络，多尺度特征融合。-ESRGAN：生成对抗网络，提高图像真实感。-核心是学习低分辨率到高分辨率的映射。4.自动驾驶中车道线检测的常用算法-霍夫变换：检测直线（车道线）。-Canny边缘检测：提取边缘。-光流法：检测车道线运动。-常用于高精地图构建。5.视频目标跟踪中的数据关联方法-卡尔曼滤波：预测和更新目标状态。-匈牙利算法：最小成本匹配。-深度学习：基于特征匹配（如DeepSORT）。-目的是在连续帧中保持目标身份。五、论述题答案与解析计算机视觉技术在京东的应用价值及挑战-物流场景：-应用：仓库自动化分拣（OCR识别条形码）、无人机巡检（目标检测）、无人配送车（SLAM定位）。-挑战：光照变化、遮挡、实时性要求高。-零售场景：-