2025年(人工智能算法工程师)计算机视觉技术试题及答案

2025年(人工智能算法工程师)计算机视觉技术试题及答案一、单选题（每题2分，共20分）1.在YOLOv8中，若将输入图像从640×640放大到1280×1280，且保持anchorfree设计，下列哪项指标最可能显著下降？A.参数量B.推理延迟C.小目标召回率D.大目标定位误差答案：B解析：输入分辨率翻倍，计算量近似提升4倍，对GPU并行度友好但延迟仍显著增加；小目标召回率通常上升，大目标定位误差略降，参数量不变。2.使用VisionTransformer做实例分割时，若将patchsize从16×16改为32×32，MaskAP下降的最核心原因是：A.位置编码维度减少B.自注意力计算量降低C.局部细节token数量减少D.损失函数权重不变答案：C解析：patch尺寸变大，每patch覆盖原图区域扩大，边缘细节被压缩，掩膜边缘精度下降，导致AP降低。3.在自监督对比学习MoCov3中，若memorybank容量从65536降至4096，下列现象最先出现的是：A.训练损失震荡B.负样本重复采样概率升高C.梯度爆炸D.学习率自动下降答案：B解析：memorybank缩小，负样本多样性骤降，重复采样概率指数级上升，导致对比学习效果劣化。4.将EfficientNetB0的Swish激活全部替换为ReLU，在ImageNet上Top1准确率约下降1.2%，其根本原因是：A.ReLU负数截断导致信息丢失B.Swish的平滑非单调性利于深层梯度回传C.网络宽度不足D.批归一化参数未重标定答案：B解析：Swish的负半轴非零且平滑，使深层仍能接收到小梯度，缓解饱和区梯度消失。5.在CenterNet中，若将高斯核σ固定为2.0不再随目标大小自适应，对远距离小目标的检测性能影响是：A.假阳性增加B.召回率下降C.定位误差减小D.无影响答案：B解析：小目标需要更小σ以产生尖锐峰值，固定大σ导致峰值过宽，中心点置信度被拉低，召回下降。6.使用RandAugment时，若将最大增强幅度从10提到20，在CIFAR10上最先观察到：A.训练集准确率提升B.验证集准确率提升C.训练时间翻倍D.验证集过拟合加剧答案：D解析：强增强破坏图像语义，训练集仍可通过记忆拟合，但验证集分布偏移加剧，过拟合先出现。7.在DETR中，将decoderquery数量从100提到500，训练300epoch后mAP几乎不变，其原因是：A.二分匹配已饱和B.梯度消失C.位置编码未共享D.损失函数权重不足答案：A解析：COCO平均目标数≈7，100query已冗余，500query仅增加空查询，二分匹配最优解不变。8.使用TensorRT对RetinaNet进行INT8量化时，若检测头conv层权重分布呈双模态，最可能触发：A.量化比例因子饱和B.KL散度校准失效C.层融合失败D.动态范围过大答案：B解析：双模态分布使KL散度校准难以找到最佳阈值，导致量化误差放大，mAP骤降。9.在3D点云分割中，将KPConv的kernel点数从15提到45，显存占用增加约：A.15%B.30%C.60%D.100%答案：C解析：kernel点数线性增加3倍，但哈希表与邻域索引二次项增长，实测显存≈1.6倍。10.使用FocalLoss时，若γ从2降到0，对极端前景比例1:1000的样本，最可能：A.梯度被抑制B.损失值趋近0C.模型退化为CELossD.正负权重反转答案：C解析：γ=0时FocalLoss退化为带α加权的交叉熵，失去“难例聚焦”能力。二、多选题（每题3分，共15分，多选少选均不得分）11.下列哪些操作可缓解ViT在小数据集上的过拟合？A.使用3D相对位置编码B.增加MaskRatio至0.75C.采用SAM优化器D.降低patchembedding维度答案：B、C、D解析：高maskratio起正则作用；SAM寻找平坦极小值；低维度投影降低容量；3D相对位置编码对2D小数据无益。12.在YOLOv5的anchor聚类中，使用kmeans++初始化相比随机初始化带来的好处有：A.降低SSEB.减少迭代次数C.避免空簇D.提升IoU度量稳定性答案：A、B、C解析：kmeans++使初始中心彼此远离，SSE下降更快，空簇概率低，但IoU稳定性与距离度量相关，非直接收益。13.关于ConvNeXt与RegNetY对比，下列说法正确的有：A.ConvNeXt采用更少的激活函数B.RegNetY使用SE模块C.ConvNeXt的FLOPs更低D.二者均使用Stage级深度可分离卷积答案：A、B解析：ConvNeXt沿用ResNet瓶颈，每block仅1次激活；RegNetY集成SE；FLOPs取决于具体模型大小；RegNetY未用深度可分离。14.在多任务学习同时训练目标检测与语义分割时，以下哪些策略可缓解梯度冲突？A.GradNorm自动调整损失权重B.PCGrad投影梯度C.共享encoder+分离decoderD.增加检测头通道数答案：A、B、C解析：GradNorm与PCGrad均为梯度修正算法；分离decoder减少冲突；增加通道数无关梯度方向。15.使用知识蒸馏将ResNet50→MobileNetV3时，若学生网络在ImageNet上Top1提升<0.5%，可能原因有：A.教师温度系数过低B.仅蒸馏最后一层logitsC.学生容量严重不足D.未使用中间特征蒸馏答案：A、B、C、D解析：温度低则软分布接近硬标签；单层logits信息有限；MobileNetV3容量小；无特征蒸馏则空间信息缺失。三、填空题（每空2分，共20分）16.在DeiT中，用于蒸馏的token类型标记符号为________。答案：distillationtoken解析：DeiT新增distillationtoken与classtoken并行，接受教师网络软标签监督。17.当使用MixedPrecision训练时，FP16梯度下溢需启用________机制。答案：lossscaling解析：对loss乘以比例因子，反向传播后再缩放权重梯度，避免下溢。18.在CenterNet损失中，中心点heatmap损失权重常设为________。答案：1解析：原论文中heatmap损失权重为1，宽高偏移权重0.1，中心点偏移权重1。19.若将FasterRCNN的RoIPooling改为RoIAlign，mask分支AP提升约________个百分点。答案：2~3解析：RoIAlign消除量化误差，mask边缘对齐更准，COCOmaskAP普遍提升2+。20.在3D检测中，PointPillars将点云离散化的平面分辨率KITTI常用________m。答案：0.16解析：KITTI基准中，xy平面分辨率0.16m，z方向无体素化。21.使用RandAugment时，CIFAR10最佳policy包含________种变换。答案：14解析：RandAugment搜索空间共14种变换（ShearX,Rotate,AutoContrast…）。22.在SwinTransformer中，windowsize由7×7改为12×12，计算复杂度增长比例理论值为________。答案：(12/7)^2≈2.94解析：自注意力计算与window面积成正比。23.若将EfficientNet的compoundscaling系数φ从1.0提到2.0，深度、宽度、分辨率分别乘以________、________、________。答案：2^0.8≈1.74、2^1.1≈2.14、2^0.35≈1.27解析：EfficientNet统一缩放公式：depth=φ^0.8，width=φ^1.1，resolution=φ^0.35。24.在MMSegmentation中，使用SyncBN时，单卡batchsize不得低于________。答案：2解析：SyncBN需跨卡计算均值方差，单卡batch=1时方差无偏估计失效。25.使用TensorRTINT8量化时，校准集样本数一般不少于________。答案：500解析：经验值500张可覆盖激活分布，低于此数KL校准误差显著增大。四、判断题（每题1分，共10分，正确打“√”，错误打“×”）26.ViT的positionembedding采用正弦编码后，输入分辨率可任意改变而无需重新训练。答案：×解析：正弦编码虽可外推，但性能下降，仍需微调。27.在YOLOv4中，Mosaic数据增强将4张图拼接，有效提升小目标检测。答案：√解析：Mosaic增加小目标出现概率，且引入更多上下文。28.使用GroupNorm时，batchsize大小对训练稳定性几乎无影响。答案：√解析：GroupNorm计算独立于batch维度，适用于小batch。29.在DINO中，教师网络权重更新采用指数移动平均，动量系数通常设为0.9。答案：×解析：DINO动量系数0.996~0.999，0.9过低。30.将ReLU替换为GELU后，网络推理延迟在CPU上一定增加。答案：√解析：GELU需计算erf或近似，指令数多于ReLU。31.在MaskRCNN中，mask分支使用sigmoid输出，每个像素独立做二分类。答案：√解析：mask分支每像素sigmoid，与sigmoidCE匹配。32.使用CutMix时，标签变为线性插值，因而无法用于语义分割任务。答案：×解析：CutMix可扩展至分割，对mask同样做区域插值。33.在知识蒸馏中，教师模型准确率越高，学生模型准确率一定越高。答案：×解析：教师过强会产生过于尖锐的分布，学生难以拟合，出现“教师越强学生越弱”现象。34.将BatchNorm改为LayerNorm后，模型对输入图像亮度变化更鲁棒。答案：×解析：LayerNorm沿通道归一化，对亮度敏感，BatchNorm沿batch归一化反而更鲁棒。35.在CenterNet中，若图像中无目标，则heatmap损失为0。答案：√解析：heatmap损失仅在正样本位置计算，负区域仅由focalloss负样本项覆盖，无正样本时总损失为0。五、简答题（每题8分，共24分）36.描述DeformableDETR中multiscaledeformableattention的计算流程，并说明其相对标准selfattention的复杂度优势。答案：流程：1)对多尺度特征图{F_l}，每个queryq采样K个偏移点，偏移量由线性层预测；2)偏移为浮点，使用双线性插值获取采样特征；3)计算注意力权重A=softmax(QK^T/√d)，其中K为采样点特征；4)输出为加权求和。复杂度：标准selfattention为O(HW)^2，deformableattention仅计算K×H×W，K<<HW，故复杂度降至O(KHW)，显存与计算均线性增长。37.给出一种在边缘设备部署轻量级语义分割模型的完整量化蒸馏联合训练方案，并说明各阶段损失函数。答案：方案：阶段1：全精度教师训练，CityscapesmIoU>80%；阶段2：学生网络采用STDCSeg，通道剪枝50%；阶段3：联合训练a)分割损失：学生与GT间OhemCE；b)特征蒸馏：学生/教师中间层采用L2+AttentionTransfer，权重5；c)量化感知训练：插入FakeQuant，前向伪量化，反向直通估计；d)输出蒸馏：KLDiv+温度4，权重1；e)总损失=L_seg+5×L_feat+1×L_kd；阶段4：TensorRTINT8校准，使用entropy校准，禁用first/last层量化；阶段5：边缘GPUJetsonXavier测试，int8mIoU下降<1%，速度提升2.3×。38.解释为何在自监督学习SimSiam中，stopgradient操作能防止模型崩溃，并从优化景观角度给出数学直觉。答案：stopgradient阻断预测头梯度回传至其中一个分支，使系统无法通过常数输出最小化损失，避免trivial解。优化景观上，损失函数L=−cos(z1,z2)在stopgradient下，参数更新仅沿一个分支下降，等效在交替优化两个对称网络，避免联合参数同时收敛到相同常数向量，从而维持非零梯度，防止崩溃。六、编程与计算题（共31分）39.（10分）阅读下列PyTorch代码片段，指出两处显存泄漏隐患并给出修正。```pythonforimgs,targetsindataloader:imgs=imgs.cuda()targets=[{k:v.cuda()fork,vint.items()}fortintargets]loss_dict=model(imgs,targets)loss=sum(loss_dict.values())loss.backward()optimizer.step()print(loss.item())```答案：隐患1：loss_dict未detach，打印时构建计算图；隐患2：targets张量未在每次迭代后显式释放，引用计数保持。修正：```pythonloss=sum(loss_dict.values())optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()print(loss.detach().item())delimgs,targetstorch.cuda.empty_cache()```40.（10分）给定一个4×4特征图，stride=1，kernel=3×3，dilation=2，padding=1，计算输出尺寸，并用Python实现空洞卷积的前向传播（不调用nn.Conv2d）。答案：输出尺寸：o=floor((i+2pd(k1)1)/s)+1=floor((4+22(31)1)/1)+1=floor(1)+1=2。代码：```pythonimporttorchdefdilated_conv(x,w,bias,dilation=2,padding=1):x:(1,1,4,4),w:(1,1,3,3)