2025年人工智能计算机视觉技术考核试题及答案

2025年人工智能计算机视觉技术考核试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分。每题只有一个正确答案，错选、多选均不得分）1.在YOLOv8中，若将输入图像分辨率从640×640提升至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，计算量近似平方级增长，GPU端延迟显著增加；小目标召回率反而可能提升，背景误检率与网络容量关系更密切，参数量不变。2.使用VisionTransformer做实例分割时，为降低显存占用，下列哪种改进策略与“窗口注意力”正交？A.线性近似softmaxB.卷积相对位置编码C.局部窗口Shift操作D.可变形注意力答案：B解析：卷积相对位置编码仍依赖全局特征图，与窗口注意力无直接互补；其余三项均在不同粒度上减少二次复杂度。3.在自监督预训练MAE中，若掩码比例从75%调至90%，ImageNet1k线性probeTop1准确率最可能？A.上升1.2%B.下降0.3%C.下降3.8%D.基本不变答案：C解析：过高掩码比例导致可见patch语义不足，重建任务欠定，表征质量退化，实验显示下降约3%～4%。4.将ConvNeXtTiny用于边缘设备INT8量化时，下列哪层对量化误差最敏感？A.7×7深度卷积B.LayerNormC.GELU激活D.1×1逐点卷积答案：A解析：大核深度卷积权重分布长尾，INT8后精度掉点最大；LayerNorm与GELU为元素级，逐点卷积通道数多，分布易校准。5.在单目3D目标检测中，将2D检测框中心直接投影到3D空间，最主要系统误差来源是？A.相机焦距标定误差B.目标离地高度未知C.镜头径向畸变D.图像压缩伪影答案：B解析：缺失高度先验导致深度估计病态，焦距误差影响小，径向畸变可校正，压缩伪影属随机噪声。6.使用SAM（SegmentAnything）生成mask时，若点提示位于目标边缘，为提升IoU，应优先调整哪项超参？A.掩码解码器层数B.正/负点数量比C.掩码输出strideD.提示编码dropout答案：B解析：边缘点歧义大，增加负点可抑制溢出；解码器层数与stride为模型结构，dropout影响训练阶段。7.在DiffusionModel做图像修复时，将T从1000步减至20步，DDIM采样，PSNR最可能？A.+0.8dBB.−2.1dBC.−0.1dBD.+1.5dB答案：B解析：步数过少导致近似误差累积，高频细节丢失，PSNR下降约2dB。8.将ResNet50backbone替换为EfficientNetV2S后，在COCO2017上训练MaskRCNN，若保持batchsize=16，学习率应？A.线性放大1.7×B.平方根放大1.3×C.保持不变D.降低0.7×答案：A解析：EfficientNetV2SFLOPs约为ResNet50的1.7倍，按线性缩放规则，lr需同步放大以维持收敛。9.在多机多卡训练DINOv2时，若梯度累积步数=4，全局batchsize=4096，则单卡实际batchsize为？A.4096/(卡数)B.4096/(卡数×4)C.4096×4/(卡数)D.4096/(4×梯度压缩比)答案：B解析：梯度累积等价将minibatch再拆分，单卡一次前向仅处理1/4。10.将RGB图像输入BEVFormer时，若LSS深度估计网络输出深度离散区间D=112，则显存占用与D的关系近似？A.O(D²)B.O(D)C.O(logD)D.O(1)答案：B解析：LSS需显式构造D个视锥体特征体，显存线性增长。二、多项选择题（每题3分，共15分。每题至少有两个正确答案，多选、漏选、错选均不得分）11.下列哪些操作可提升ViT在224×224输入下的FLOPs效率？A.将patchsize从16改为32B.引入可分离卷积替代前馈网络C.使用基于Taylor的通道剪枝D.采用3D相对位置编码答案：A、B、C解析：A减少token数4×；B降低MLP维度；C去除冗余通道；D增加计算，不降低FLOPs。12.在NeRF渲染中，为降低走样，下列哪些技术有效？A.分层采样+重要性采样B.位置编码移除C.圆锥追踪集成D.多尺度光线采样答案：A、C、D解析：B移除位置编码导致高频缺失，反而模糊；其余均抗走样。13.关于ConvNext与SwinT在语义分割任务上的对比，下列说法正确的是？A.ConvNext更依赖大核卷积，对Cityscapes细长目标更鲁棒B.SwinT的ShiftedWindow可天然捕获长程依赖C.在ADE20k上，ConvNextL比SwinLmIoU高1.3且参数量更少D.将SwinT的窗口大小从7×7提到14×14，显存翻倍答案：B、C、D解析：A错误，大核对细长目标易过平滑；B、C、D均与论文实验一致。14.在目标检测中，使用FocalLoss时，若γ=0，下列哪些情况等价？A.交叉熵损失B.带样本均衡权重的交叉熵C.正负样本权重比=1D.AP值不变答案：A、C解析：γ=0退化为CE；样本权重需额外设置，与γ无关；AP通常变化。15.将CLIP用于零样本分类时，若提示模板从“aphotoofa{}”改为“acenteredsatelliteimageofa{}”，在EuroSAT数据集上，下列哪些指标提升？A.Top1准确率B.平均置信度C.校准误差ECED.文本编码参数量答案：A、B、C解析：领域提示减少分布偏移，置信度更集中，ECE下降；文本参数量固定。三、填空题（每空2分，共20分）16.在DeformableDETR中，若编码层数=6，每层采样点K=4，特征层数L=4，则单头自注意力计算复杂度相对于标准DETR降低倍数为________。答案：48解析：标准DETR为HW×HW，Deformable为HW×K×L，降低≈HW/(K×L)=1/16，再乘头数8，总48×。17.将MobileNetV3Large用于EdgeTPU时，为满足8bit累加器，深度卷积通道数需为________的倍数。答案：8解析：EdgeTPU累加器宽度128bit，16通道×8bit=128，故最小粒度8。18.在StableDiffusionv2中，UNet下采样因子为8，若潜在空间分辨率64×64，则原图分辨率为________。答案：512×512解析：64×8=512。19.使用RandAugment时，若N=2，M=9，候选变换14种，则单张图像期望增强变换次数为________。答案：2解析：N即次数，M为幅度，与种类无关。20.在DINO中，教师动量更新系数m=0.996，训练100epoch，则教师参数约________%来自初始权重。答案：67解析：(1−0.996)^(100×iter_per_epoch)≈exp(−0.004×100×k)，k≈5，得e^(−2)≈0.135，即13.5%残留，86.5%更新，故初始权重占比约67%。21.将CenterNet的heatmap高斯核半径设为自适应，目标框短边为h，则高斯方差σ=________/3。答案：h解析：原文σ=半径/3，半径≈h。22.在MMSegmentation框架中，使用FP16训练时，为防梯度下溢，lossscale初始值通常设为________。答案：512解析：经验值512，动态调整。23.在BEVDepth中，若深度区间[2,58]m，间隔1m，则深度分类数为________。答案：57解析：(58−2)/1+1=57。24.将EfficientDetD0的BiFPN通道数从64减至32，参数量约减少________%。答案：44解析：BiFPN占约70%，通道平方关系，(1−0.5²)×70%=0.44。25.在FairMOT中，若ReID维度从512降至128，MOTA在MOT17上下降约________个百分点。答案：1.1解析：论文实验表，512→128降1.1MOTA。四、判断题（每题1分，共10分。正确打“√”，错误打“×”）26.ConvNeXt将BatchNorm替换为LayerNorm后，ImageNet训练epoch可从100降至70仍收敛。答案：√解析：LayerNorm+AdamW收敛更快，实验支持。27.SwinTransformer的ShiftedWindow可在不增加计算量的情况下扩大感受野。答案：√解析：Shift操作零额外FLOPs。28.在YOLOv5中，使用SiLU激活比Mish在CPU端推理延迟更低。答案：√解析：SiLU有硬件指令加速，Mish需exp。29.将ViT的droppathrate从0.1提到0.3，一定导致ImageNetTop1下降。答案：×解析：大模型需高droppath，可能提升。30.在NeRF中，增加位置编码频率数可任意提高重建PSNR。答案：×解析：过高频率易过拟合噪声。31.使用CutMix增强时，若α=1，则混合区域期望面积比为0.5。答案：√解析：β分布α=1退化为均匀，面积比均匀采样。32.在DiffusionModel中，DDPM与DDIM在相同T下训练权重可通用。答案：√解析：DDIM为确定性采样，共享权重。33.将RetinaNet的anchor从9减至1，AP下降可通过增加FPN层数完全弥补。答案：×解析：单一anchor丢失尺度信息，无法完全弥补。34.在CLIP训练时，batchsize越大，图文对比学习越易收敛。答案：√解析：大batch负样本更多，对比更稳定。35.使用TensorRT部署ONNX模型时，FP16模式一定比INT8模式延迟低。答案：×解析：INT8若启用稀疏+TensorCore，可能更快。五、简答题（每题8分，共24分）36.描述DeformableAttention相比标准SelfAttention在检测任务中的三大优势，并给出实验数据佐证。答案：1.计算复杂度从O(HW²)降至O(HWK)，K=4，HW=100×100时，GPU延迟从12ms降至0.8ms（DeformableDETR论文表3）。2.显存占用下降，单卡batch=2时，标准DETR峰值显存11.2G降至5.7G。3.小目标检测AP_s提升3.9，因可学习采样点聚焦边缘，减少背景干扰。解析：Deformable通过偏移网络预测稀疏采样位置，避免全局稠密计算，同时保持长程依赖，实验在COCO2017上mAP从43.3→46.8。37.解释为何在BEVFormer中，多帧时序融合比单帧在nuScenes验证集上mAP提升1.7，并画出时序交叉注意力机制示意图。答案：时序融合引入历史BEV特征作为memory，交叉注意力Query为当前BEV，Key/Value为历史BEV，使网络利用运动一致性，减少遮挡误检。实验表明，加入3帧历史，mAP从42.1→43.8，NDS从53.6→55.2。示意图：当前BEVgrid→Query↓交叉注意力历史BEVgrid←Key/Value↓更新融合BEVgrid解析：交叉注意力权重可视化显示，静止车辆权重集中于同一位置，运动车辆权重沿轨迹扩散，提升召回。38.说明StableDiffusion使用VAE潜空间而非像素空间进行扩散的三点理由，并给出压缩率与FID对比。答案：1.计算效率：潜空间64×64，比512×512像素空间通道数4，FLOPs降低64倍。2.训练稳定：像素空间高频噪声难建模，潜空间分布平滑，LPIPS损失收敛更快。3.内存节省：单张图像潜空间特征仅16KB，可训练batch=16于24G显存。对比：像素空间DDPM在ImageNet256FID=7.8，潜空间LDMFID=4.9，压缩率=(512²×3×8)/(64²×4×32)=48×。六、编程与计算题（共31分）39.（10分）阅读以下PyTorch片段，补全缺失行，使模型输出shape为(B,256,32,32)，并计算FLOPs。```pythonimporttorch,torch.nnasnnclassBlock(nn.Module):def__init__(self,c):super().__init__()self.dw=nn.Conv2d(c,c,7,groups=c,padding=3)self.pw=nn.Conv2d(c,c,1)self.norm=nn.LayerNorm(c)defforward(self,x):y=self.dw(x)y=self.pw(y)y=y.permute(0,2,3,1)y=self.norm(y)y=y.permute(0,3,1,2)returnx+ynet=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,64,4,stride=2,padding=1),128Block(64),nn.Conv2d(64,128,4,stride=2,padding=1),64Block(128),nn.Conv2d(128,256,4,stride=2,padding=1),32Block(256))x=torch.randn(1,3,256,256)out=net(x)print(out.shape)应输出torch.Size([1,256,32,32])```计算FLOPs：答案：FLOPs=conv1:3×64×4×4×128×128=0.52Gblock1:64×7×7×128×128+64×128×128×64=0.60Gconv2:64×128×4×4×64×64=0.13Gblock2:128×7×7×64×64+128×64×64×128=0.30Gconv3:128×256×4×4×32×32=0.03Gblock3:256×7×7×32×32+256×32×32×256=0.15G总计：1.73GMac解