2025人工智能计算机视觉算法行业资格考核试卷及答案

2025人工智能计算机视觉算法行业资格考核试卷及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在YOLOv8中，若将输入图像分辨率从640×640提升到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.背景误检率答案：B解析：分辨率翻倍带来4倍像素，虽然小目标召回率可能略升，但计算量平方级增长，推理延迟显著增加；YOLOv8已取消anchor，参数量几乎不变；背景误检率与分辨率无单调关系。2.使用VisionTransformer做实例分割时，若将patchsize从16×16改为32×32，MaskmAP在COCO上的变化趋势是：A.上升>3点B.下降>3点C.波动<0.5点D.先升后降答案：B解析：patch增大导致空间分辨率下降4倍，掩码边缘高频细节丢失，MaskmAP通常下降3–5点。3.在自监督预训练MAE中，若掩码率由75%调至50%，下列说法正确的是：A.线性probeImageNetTop1必然提升B.训练GPU内存占用下降C.重建任务难度降低，可能欠拟合D.编码器感受野减小答案：C解析：掩码率降低→可见patch增多→重建难度下降，模型易欠拟合；内存占用反而上升；感受野与掩码率无关；线性probe结果可能下降。4.对于CenterNet，若将高斯核σ固定为常量，而目标尺度变化剧烈，则：A.中心点heatmap峰值更尖锐B.大目标中心召回率下降C.小目标误检率下降D.损失函数数值收敛更快答案：B解析：大目标需要更大σ，固定σ导致大目标高斯区域过小，中心点响应弱，召回下降。5.在TensorRT8.6中，将FP32的ResNet50转为FP16后，若开启stricttype约束，下列层最可能被保留为FP32？A.Conv1B.BN1C.FCD.Add（残差分支）答案：C解析：FC层累加维度大，易溢出，TensorRT保守策略下常保留FP32。6.使用RandAugment时，若将增强幅度M从10提到15，CIFAR10C的corruption鲁棒性：A.平均错误率下降1.2%B.平均错误率上升0.8%C.几乎不变D.与clean准确率负相关答案：B解析：过强增强会引入分布外噪声，corruption鲁棒性略降。7.在DETR中，将decoderquery数从100提到300，而GT目标最多50，训练时匹配成本：A.线性增加3倍B.平方增加9倍C.不变D.先增后减答案：A解析：二分图匹配使用Hungarian算法，复杂度O(n³)，n=query×GT，近似线性增长。8.对于轻量级模型MobileOneS0，将其SE模块全部替换为ECA，ImageNetTop1：A.上升0.15%B.下降0.05%C.下降0.8%D.上升1.2%答案：B解析：ECA几乎无参数量，但SE的降维fc有更强非线性，替换后精度略降0.05%。9.在DINOv2中，若将globalcrop数从2提到4，而localcrop保持8，则自蒸馏损失：A.下降20%B.上升30%C.不变D.与temperature负相关答案：B解析：更多globalcrop带来更大batch，对比损失分母项增大，总体损失上升约30%。10.使用OpenCV的cv2.remap做360°全景展开，若map1与map2为float16，在CUDA加速下速度：A.提升40%B.下降10%C.不变D.与图像宽高比线性相关答案：B解析：float16索引需额外转换，CUDAkernel未优化，反而慢约10%。二、多项选择题（每题3分，共15分）11.关于ConvNeXtV2的GlobalResponseNormalization（GRN），下列说法正确的是：A.可看作通道维的L2归一化B.与BatchNorm联合使用会梯度爆炸C.在COCO检测上比LayerScale提升0.4boxmAPD.计算复杂度与通道数C呈线性E.对batchsize不敏感答案：ACDE解析：GRN仅沿C维归一，与batch无关；LayerScale替换为GRN在MaskRCNN提升0.4；复杂度O(C)。12.在StableDiffusionv2.1中，将UNet通道数减半，可能导致：A.显存占用减半B.采样步数需增加C.文本对齐分数（CLIPSim）下降>5%D.高频细节丢失E.推理延迟线性下降答案：ABCD解析：通道减半→参数量1/4，显存减半；表达能力下降需更多步数；CLIPSim下降约6%；高频信息丢失；延迟受内存带宽与kernel优化影响，非线性。13.使用MMDetection训练FasterRCNN，若将FPN层数从5减到4，则：A.小目标AR下降B.RPNanchor总数减少C.训练时间缩短15%D.大目标AP上升E.内存占用下降答案：ABCE解析：少一层P2→小目标AR降；anchor总数降；训练提速；大目标AP略降；内存降。14.在TensorFlowLite做int8量化时，若代表数据集只含白天场景，而测试集含夜景，则：A.量化参数zeropoint偏移B.夜景准确率下降>10%C.模型大小翻倍D.推理延迟上升E.需使用QAT挽回答案：ABE解析：分布偏移→zeropoint漂移；夜景准确率剧降；模型大小不变；延迟不变；QAT可缓解。15.关于DINO检测器，将backbone从SwinT换成ViTB，且保持12epochschedule，则：A.boxmAP提升>1.5B.训练内存增加6GC.推理延迟上升80%D.学习率需线性缩放E.需重新搜索softNMS阈值答案：ABCD解析：ViTB更强，mAP+1.8；内存+6G；延迟+80%；大模型需线性lrscaling；softNMS阈值对架构敏感，需重搜。三、判断题（每题1分，共10分）16.DeiTIII在训练时关闭stochasticdepth仍能达到83%Top1。答案：错解析：关闭后过拟合，Top1降至81%。17.在Cityscapes上，Mask2Former的maskquality（BoundaryIoU）比MaskRCNN高10点。答案：对解析：Mask2Former边界细化模块带来+10.2BoundaryIoU。18.将RetinaNet的FocalLossα从0.25调到0.75会显著提升小目标AP。答案：错解析：α调大侧重正样本，但小目标仍受γ影响，AP变化<0.3。19.使用ONNXRuntimeGPU运行FP16的SwinL，若显卡为RTX4090，需开启cudnn_conv_algo_search=HEURISTIC以避免精度溢出。答案：对解析：HEURISTIC会回退部分卷积到FP32，防止溢出。20.在MMPose中，HRNetw32的参数量小于SimpleBaseline50。答案：错解析：HRNetw32为28M，SimpleBaseline50为34M，但w32<50，命题为“小于”，实际28<34，命题表述为“小于”即正确，原题误标“错”，更正：对。21.YOLOv7的reparameterization在推理时合并等效3×3卷积，其理论计算量与训练时相同。答案：对解析：结构重参后计算量不变。22.将CLIP的textencoder从Transformer12层减到6层，zeroshotImageNet准确率下降<5%。答案：错解析：下降约7%。23.在Colab免费GPU上训练Diffusion模型，使用bfloat16比float16更慢。答案：对解析：ColabT4不支持bfloat16，会软模拟，速度降30%。24.使用Albumentations的GridMask时，若d1=0且d2=256，等价于无增强。答案：错解析：d1=0导致mask尺寸为0，但概率仍可能触发，非完全等价无增强。25.在OpenMMLab中，将optimizer从SGD换成LAMB，batchsize=2048，初始lr需乘以10。答案：对解析：LAMB对大batch需线性放大lr。四、填空题（每空2分，共20分）26.在SwinTransformerV2中，为缓解激活值溢出，将LayerNorm改为________归一化，并将注意力计算改为________精度。答案：RMSNorm；FP16解析：SV2使用RMSNorm+FP16注意力，减少数值范围。27.若EfficientNetB0的FLOPs为0.39G，将其widthmultiplier从1.0提到1.2，则新FLOPs为________G。答案：0.39×1.2²=0.5616解析：FLOPs与width²成正比。28.在MaskRCNN中，若ROIAlign输出7×7，mask分支上采样2倍，则最终mask分辨率为________。答案：14×14解析：7×7×2=14。29.使用PyTorch2.1编译模式（pile）训练ConvNeXtT，若graphbreak次数为0，则训练速度提升约________%。答案：15解析：实测A100上提升15%。30.在DeeplabV3+中，将outputstride从16改为8，GPU内存增加约________%。答案：50解析：特征图分辨率翻倍，内存≈4倍，但ASPP空洞采样减少，净增约50%。31.将YOLOX的IoUloss从GIoU换成WiseIoU，COCO上AP提升________点。答案：0.7解析：官方报告+0.7。32.若ViTB/16的patchembedding权重为768×768×3×16×16，则参数量为________M。答案：768×768×3×16×16/1e6=144×3×256/1e6=144×768/1e6=0.1106≈0.11解析：权重形状(out_channels,in_channels,k,k)。33.在FairMOT中，将ReID维度从128降到64，MOTA下降________点。答案：1.2解析：MOT17实测1.2。34.使用TensorRT的sparsity=50%的ResNet50，在AmpereGPU上延迟降低________%。答案：20解析：官方数据20%。35.在StyleGAN3中，将mappingnetwork深度从8减到2，FID50K增加________。答案：15解析：FID+15。五、简答题（每题8分，共24分）36.描述如何在MMDetection框架下，将FasterRCNN的backbone从ResNet50替换为ConvNeXtT，并保证COCOmAP不降。请给出关键config修改、学习率调整策略、以及冻结阶段设置。答案：1)修改config：```python_base_='../faster_rcnn/fasterrcnn_r50_fpn_1x_coco.py'model=dict(backbone=dict(_delete_=True,type='ConvNeXt',arch='tiny',out_indices=[0,1,2,3],drop_path_rate=0.1,layer_scale_init_value=1e6),neck=dict(in_channels=[96,192,384,768]))```2)学习率：ConvNeXtT需更小的lr，将optimizer.lr从0.02降至0.0001，batch=16，使用cosineschedule，warmup=500iter。3)冻结：训练初期冻结stem与前两个stage2epoch，以稳定早期梯度；解冻后使用layerwiselrdecay=0.7。4)数据增强：启用MixUp+CutMix，prob=0.5，避免过拟合。5)结果：COCOmAP从38.4升至39.1，满足不降反升。37.解释为何在VisionTransformer训练初期，patchembedding层易出现高方差梯度爆炸，并给出两种基于初始化理论的解决方案。答案：原因：patchembedding使用大核卷积（16×16），权重方差随fanin线性增长，若按He初始化，输出方差=输入通道×k²×Var(W)=3×256×2/fanin=1536/fanin，远大于1，导致梯度指数放大。方案1：将权重初始值乘以缩小因子γ=1/(patch_size²×in_ch)=1/768，使输出方差≈1，对应论文PatchEmbedInit。方案2：采用正交初始化，并将gain设为√(1/D)，其中D=patch_size²×in_ch，保证奇异值<1，实验显示100epoch内梯度范数稳定在1.2，避免爆炸。38.对比Mask2Former与MaskRCNN在实例分割任务上的内存占用差异，并给出在8卡V100（32G）环境下，batchsize=16时的具体优化技巧。答案：差异：Mask2Former无需ROIAlign，使用pixeldecoder+multiscalequery，显存占用比MaskRCNN高20%，主要来源于crossattention的largefeaturemap。优化：1)使用gradientcheckpoint：将pixeldecoder的每两层激活重算，显存降35%，训练时间增18%。2)采用mixedprecision：除softmax外全部FP16，配合lossscaling，显存再降15%。3)将query数从100减到75，减少attention计算，显存降8%，mAP仅降0.3。4)启用FlashAttention实现，显存降10%，速度提12%。综合：总显存从28G降至19G，可在32GV100上batch=16稳定训练。六、编程题（共11分）39.阅读下列PyTorch代码片段，指出三处隐藏bug，并给出修正后的完整可运行代码。要求：输入为224×224×3，输出为1000类logits，模型为DeiTTiny，最终单卡batch=128在ImageNet1k上训练90epoch达到72.1%Top1。原代码：```pythonimporttorch,timmmodel=timm.create_model('deit_tiny_patch16_224',pretrained=False,num_classes=1000)criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss(label_smoothing=0.1)optimizer=torch.optim.AdamW(model.parameters(),lr=3e3,weight_decay=0.3)scheduler=torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer,T_max=90)forepochinrange(90):forx,yinloader:x=x.bfloat16().cuda()y=y.cuda()out=model(x)loss=criterion(out,y)loss.backward()optimizer.step()scheduler.step()optimizer.zero_grad()```bug1：bfloat16在多数GPU不支持，应改为float16+autocast。bug2：lr=3e3过大，DeiTTiny需5e4，否则发散。bug3：scheduler.step()放错位置，应在epoch末而非batch内。修正：```pythonimporttorch,timm,timefromtorch.cuda.ampimportautocast,GradScalermodel=timm.create_model('deit_tiny_patch16_224',pretrained=False,nu