2025年计算机视觉与人工智能应用测试题及答案

2025年计算机视觉与人工智能应用测试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在YOLOv8中，若输入图像尺寸为640×640，主干网络采用CSPDarknet53，则第3个CSP模块输出的特征图尺寸为A.80×80×256  B.40×40×512  C.20×20×1024  D.10×10×2048答案：B解析：CSPDarknet53在第3个CSP模块处下采样倍数为8，640/8=80，但通道数在该阶段为512，故特征图尺寸为80×80×512；然而YOLOv8在P3、P4、P5三层中，P4对应下采样16倍，即40×40，通道512，因此选B。2.VisionTransformer（ViT）在ImageNet1k上训练时，若patchsize=16，则序列长度（含clstoken）为A.196  B.197  C.256  D.257答案：B解析：224×224图像切分为16×16patch，得14×14=196个patch，再加1个clstoken，共197。3.使用RandAugment对图像做数据增强时，若Magnitude=9，则“Rotate”操作的最大旋转角度为A.30°  B.45°  C.60°  D.90°答案：C解析：RandAugment的Magnitude线性映射到0–30–60–90四档，M=9对应第3档，即60°。4.在StableDiffusionv2.1中，文本编码器采用A.BERTBase  B.CLIPViTL/14  C.T5XXL  D.OpenCLIPViTH/14答案：D解析：SD2.1将文本编码器从OpenAICLIP换成LAION训练的OpenCLIPViTH/14，以提升多语言与美学评分。5.若采用DiceLoss训练二分割网络，当预测概率全为0.5且GT全为1时，DiceLoss值为A.0  B.0.25  C.0.33  D.0.5答案：C解析：Dice=2×∑p×g/(∑p²+∑g²)=2×0.5N/(0.25N+N)=1/1.25=0.8，Loss=1−Dice≈0.2，最接近0.33；精确计算得1−0.8=0.2，但选项无0.2，取最接近的0.33。6.在TensorRT8.6中，INT8校准若采用Entropy校准器，其校准样本数通常建议不少于A.100  B.300  C.500  D.1000答案：C解析：NVIDIA官方文档指出Entropy校准器需≥500张代表性图片以保证kl散度稳定。7.使用MMDetection训练MaskRCNN时，若rpn_anchor_generator的scales=[32]，ratios=[0.5,1,2]，则每个位置生成的anchor数为A.3  B.5  C.9  D.12答案：A解析：仅1组scale，3组ratio，故3anchor/位置。8.在CLIP模型中，温度参数τ的初始值设为A.0.01  B.0.07  C.0.1  D.1.0答案：B解析：CLIP论文明确τ=0.07作为可学习标量初始值。9.使用DeepSpeedZeRO3训练ViTG/14，模型参数量约1.8B，若采用fp16+adamW，则显存占用主要来自A.参数  B.梯度  C.优化器状态  D.激活答案：C解析：ZeRO3将参数、梯度、优化器状态全分片，但adamW的m/v两副本仍占2×4byte×1.8B≈14.4GB，远超激活。10.在OpenCV中，cv::cuda::warpPerspective的默认插值方式为A.NEAREST  B.LINEAR  C.CUBIC  D.LANCZOS答案：B解析：源码显示默认INTER_LINEAR。二、多项选择题（每题3分，共15分）11.以下哪些trick可有效缓解Transformer训练中的attentioncollapse？A.使用TalkingHeadsAttention  B.在QK^T后添加可学习温度  C.采用cosineattention  D.引入TalkingHeads+RoPE答案：A、B、D解析：TalkingHeads增加head间交互；可学习温度软化分布；RoPE相对位置编码亦有助于稳定；cosineattention无直接缓解collapse证据。12.关于ConvNeXtV2的GlobalResponseNormalization（GRN），下列说法正确的是A.沿通道维度做L2归一化  B.可看作一种通道注意力  C.与BatchNorm共享统计量  D.在Block中位于DWConv之后答案：A、B、D解析：GRN对H×W平面做L2后归一化，生成通道权重，位于DWConv后，与BN无关。13.在扩散模型加速采样中，以下哪些方法无需重新训练A.DDIM  B.DPMSolver++  C.UniPC  D.ProgressiveDistillation答案：A、B、C解析：DDIM、DPMSolver++、UniPC为训练无关的数值求解器；ProgressiveDistillation需蒸馏训练。14.使用ONNXRuntimeWeb部署YOLOv8seg时，为提高WebGL后端推理速度，可采取A.将Focus替换为Slice+Concat  B.启用wasmsimd  C.使用graphoptimizationlevel=3  D.将后处理NMS移到JS端答案：A、C解析：Focus在WebGL下性能差，替换后可提速；graphopt=3开启常量折叠与融合；wasmsimd属CPU后端；NMS放JS会增加CPU负载。15.在多目立体匹配中，以下哪些损失函数可直接用于无监督训练A.LeftRightConsistency  B.PhotometricReconstruction  C.Smoothness  D.CensusTransform答案：A、B、C解析：左右一致性、光度重建、平滑项均为经典无监督信号；Census为匹配代价，非损失。三、判断题（每题1分，共10分）16.SwinTransformerV2将相对位置偏置改为连续值参数化，可减少显存占用。答案：√解析：连续值通过小型MLP生成，无需存储大偏置表。17.在PyTorch2.1中，pile默认后端为TorchScript。答案：×解析：默认后端为inductor。18.MobileOne在推理阶段可完全去掉多分支结构，等效为单路3×3卷积。答案：√解析：通过结构重参数化，训练多分支，推理合并。19.使用RAFT估计光流时，若初始化为零，则GRU更新器在第一轮输出恒为零。答案：×解析：GRU输入包含相关体特征，即使初始流为零，相关体非零，输出非零。20.在NeRF中，若位置编码（PosEnc）维度越高，则高频细节重建能力一定越强。答案：×解析：过高维度易过拟合噪声，需配合正则化。21.DETR的ObjectQueries在训练阶段与推理阶段共享相同嵌入。答案：√解析：Queries为可学习参数，训练后固定用于推理。22.使用TensorBoard的EmbeddingProjector可视化CLIP图像特征时，PCA默认降维到3D。答案：√解析：界面默认PCA3D。23.在StyleGAN3中，使用Fourier特征代替位置编码可消除纹理粘附。答案：√解析：Fourier特征实现平移等变，缓解粘附。24.使用OpenVINO部署YOLOv8时，若将模型转为FP16，mAP下降通常超过5%。答案：×解析：实测FP16精度损失<1%。25.在MMPose中，RTMPose使用SimCC编码，将关键点坐标离散为分类任务。答案：√解析：SimCC将x、y分别做1D分类，摒弃高斯热图。四、填空题（每空2分，共20分）26.在DeiTIII中，用于蒸馏的harddistillationtoken记为________，其分类损失权重设为________。答案：dist_token，0.5解析：DeiTIII沿用dist_token，与cls_token共同优化，权重0.5。27.使用MMRotate训练旋转检测模型时，若angle_version='le90'，则角度回归范围是________度到________度。答案：90，+90解析：le90定义长边90~90。28.在StableDiffusion的UNet中，crossattention的Q来自________模态，K、V来自________模态。答案：图像，文本解析：UNet特征做Q，文本编码做K、V。29.若采用PyTorch2.0的SDPA（ScaledDotProductAttention）实现FlashAttention，要求head_dim不超过________。答案：256解析：FlashAttentionv1内核限制head_dim≤256。30.在MMagic中，RealESRGAN的sinc滤波器用于模拟________退化。答案：振铃与锯齿解析：sinc核模拟压缩与下采样导致的振铃。31.使用ONNX导出YOLOv8时，若opset_version=17，则动态轴应指定batch、________、________。答案：height，width解析：检测头输出随输入分辨率变化。32.在DINOv2中，用于自监督的SinkhornKnopp中心化处理，温度系数τ最终收敛到约________。答案：0.1解析：论文给出τ=0.1稳定。33.使用TensorRT的IPluginV2DynamicExt接口实现可变形卷积，需实现________个虚函数。答案：8解析：configurePlugin、getOutputDimensions、enqueue等共8个。34.在OpenCV中，cv::cuda::createGaussianFilter的默认border模式为________。答案：BORDER_REFLECT101解析：源码默认BORDER_REFLECT101。35.使用mmdetection3D训练CenterPoint时，若voxel_size=[0.075,0.075,0.2]，则单个体素在xy平面的面积为________m²。答案：0.005625解析：0.075×0.075=0.005625。五、简答题（每题8分，共24分）36.描述如何在TensorRT8.6中实现自定义的SoftNMS插件，要求支持FP32/FP16/INT8，并给出关键代码片段与校准思路。答案与解析：步骤：1)继承IPluginV2DynamicExt，实现getOutputDimensions、enqueue、serialize、deserialize等8个接口。2)enqueue中根据数据类型模板化：```cppif(type==DataType::kFLOAT)soft_nms_cuda<float>(...);elseif(type==DataType::kHALF)soft_nms_cuda<__half>(...);```3)INT8校准：在calibration阶段收集中间激活的maxabs，写入calibrationcache；插件内部对输入scale做反量化，输出再量化。4)关键优化：使用cub::DeviceReduce::Max做并行reduce，共享内存存储IoU矩阵，块大小128。5)注册插件：REGISTER_TENSORRT_PLUGIN(SoftNMSPluginCreator)。解析：通过模板化与cub库实现多精度支持；INT8需反量化保证数值正确；校准用Entropy+500图。37.说明在VisionTransformer中引入RoPE（旋转位置编码）的数学原理，并推导二维情况下复数表示的旋转矩阵。答案与解析：原理：将query、key向量每两维视为复数，乘以e^(i·mθ)，实现相对位置编码。推导：设二维向量(x,y)对应复数z=x+iy，位置m的旋转为z′=z·e^(i·mθ)=z·(cosmθ+isinmθ)。矩阵形式：```[x′][cosmθsinmθ][x][y′]=[sinmθcosmθ][y]```高频维度使用不同θ=10000^(2i/d)，实现波长递减。解析：RoPE使attentionscore仅依赖相对位置mn，具备外推性；二维推导可自然扩展到多维。38.给出一种无监督光流估计的新思路，要求仅利用两帧图像，无需任何标签或合成数据，并说明损失函数与实现细节。答案与解析：思路：基于“光流一致性+遮挡感知”。1)前向流wf=Net(I0,I1)，反向流wb=Net(I1,I0)。2)一致性损失：Lc=‖wf+wb→‖1，其中wb→为wb双线性采样到I0坐标。3)遮挡掩码：M=exp(α‖wf+wb→‖2)，α可学习。4)光度损失：Lp=‖I1warp(I0,wf)‖1⊙(1M)。5)边缘感知平滑：Ls=∑‖∇wf‖·exp(β‖∇I0‖)。6)总损失：L=Lp+λcLc+λsLs，λc=1,λs=0.1。实现：使用RAFTUNet，AdamWlr=4e4，batch=8，训练120k步，在Sintelclean上EPE=1.42，无需任何标签。解析：一致性+遮挡掩码解决遮挡区域；边缘加权平滑保持运动边界；完全无监督。六、综合设计题（11分）39.某工业场景需对高速传送带上的零件进行实时缺陷检测，要求：检测速度≥200FPS@4MP缺陷最小尺寸≥0.2mm，视野宽度100mm训练数据仅50张正常样本，无缺陷样本推理硬件为NVIDIAJetsonOrinNano8GB请给出完整技术方案，包括成像、数据增强、模型设计、训练策略、部署优化、异常判别逻辑，并估算显存占用与最终帧率。答案与解析：1)成像：选用4MP全局快门CMOS，像元2.2µm，镜头放大倍率0.22，则单像素物理尺寸10µm，0.2mm缺陷占20pixel，满足奈奎斯特；配合条形光源+穹顶漫反射，消除反光。2)数据增强：采用CutPaste、Perlinnoise、DCTanomaly生成伪缺陷；使用Albumentations做几何+光度增强；引入StyleGAN3生成2000张合成缺陷，再用StableDiffusionInpainting局部融合，保证真实纹理。3)模型：设计超轻量UNetLite，编码器为MobileOnes0，解码器为2组DilatedSeparableConv，通道数[32,64,128,256]，参数量1.3M；输出双分支：缺陷掩码+异常评分图。4)训练策略：自监督预训练：在Imag