2026年大疆创新算法岗笔试计算机视觉典型试题含答案

2026年大疆创新算法岗笔试计算机视觉典型试题含答案一、选择题（共5题，每题2分，合计10分）考察方向：计算机视觉基础理论、算法原理1.在目标检测任务中，下列哪种方法通常不需要显式地学习特征表示？A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSDD.R-CNN（原始版本）2.对于语义分割任务，以下哪种损失函数能够有效平衡边界像素和全局像素的贡献？A.DiceLossB.Cross-EntropyLossC.FocalLossD.IoULoss3.在光流估计中，Lucas-Kanade方法主要适用于哪种场景？A.全局运动估计B.微小运动估计C.大范围场景变化D.平面运动假设4.以下哪种技术能够有效缓解深度学习模型在目标检测中出现的“小目标检测难”问题？A.Anchor-Free检测B.Multi-scale特征融合C.FeaturePyramidNetwork（FPN）D.RPN（RegionProposalNetwork）5.在视频理解任务中，以下哪种模型最适合捕捉长期依赖关系？A.3DCNNB.TransformerC.RNN（LSTM）D.CNN+RNN混合模型二、填空题（共5题，每题2分，合计10分）考察方向：计算机视觉关键术语与概念6.在计算机视觉中，超像素是一种将图像分割为局部区域的方法，它能够保留图像的空间结构和语义一致性。7.语义分割的目标是将图像中的每个像素分配到预定义的类别中，例如道路、行人、车辆等。常用的损失函数包括交叉熵损失和Dice损失。8.光流是指图像中像素的运动轨迹，它可以通过亮度恒常性原理或光流方程来估计。9.目标检测的任务通常包括两个阶段：区域提议（RegionProposal）和分类与回归。10.视频动作识别需要同时考虑时空信息，常用的模型包括3DCNN或CNN+RNN架构。三、简答题（共4题，每题5分，合计20分）考察方向：算法原理与实际应用11.简述FasterR-CNN的工作流程，并说明其在目标检测中的优势。12.什么是语义分割中的“像素级分类”问题？为什么在自动驾驶领域尤为重要？13.解释“遮挡问题”在目标检测中的表现，并提出至少两种缓解策略。14.在视频理解任务中，如何利用多模态信息（如音频）来提升动作识别的准确性？四、计算题（共2题，每题10分，合计20分）考察方向：算法推导与数学基础15.假设一个图像的分辨率是800×600，使用3x3的卷积核进行卷积操作，步长为2，填充为1。请计算输出特征图的尺寸。16.在语义分割任务中，给定一个图像，其真实标签为：实际类别：[背景,背景,车辆,车辆,行人,背景]预测类别：[背景,背景,背景车辆,车辆,行人,背景]请计算该样本的Dice系数（忽略背景类别）。五、论述题（共1题，15分）考察方向：算法设计与应用场景分析17.大疆创新在无人机视觉领域有哪些潜在的应用场景？请结合计算机视觉技术（如目标检测、语义分割、光流等）提出至少三个具体应用方案，并简述其技术挑战。答案与解析一、选择题答案1.D（R-CNN原始版本使用手工设计的HOG特征，未显式学习特征表示）2.C（FocalLoss通过调整权重平衡边界和全局像素）3.B（Lucas-Kanade适用于微小运动，假设像素邻域内运动一致）4.C（FPN通过多尺度特征融合提升小目标检测能力）5.B（Transformer能够捕捉长期依赖关系，适用于视频序列）二、填空题答案6.超像素是一种将图像分割为局部区域的方法，它能够保留图像的空间结构和语义一致性。7.语义分割的目标是将图像中的每个像素分配到预定义的类别中，例如道路、行人、车辆等。常用的损失函数包括交叉熵损失和Dice损失。8.光流是指图像中像素的运动轨迹，它可以通过亮度恒常性原理或光流方程来估计。9.目标检测的任务通常包括两个阶段：区域提议（RegionProposal）和分类与回归。10.视频动作识别需要同时考虑时空信息，常用的模型包括3DCNN或CNN+RNN架构。三、简答题答案11.FasterR-CNN工作流程：-区域提议（RPN）：利用骨干网络（如ResNet）提取特征，RPN直接预测候选框位置和类别概率。-分类与回归：对RPN输出的候选框进行分类（前景/背景）和边界框回归。-损失函数：结合分类损失（交叉熵）和边界框回归损失（L1损失）。优势：显著提升检测速度（基于区域提议网络并行计算），成为两阶段检测的基准。12.像素级分类是指将图像中的每个像素分配到预定义类别中，例如自动驾驶中的车道线、行人、车辆等。重要性：高精度像素级分割能够提供更细粒度的场景理解，帮助自动驾驶系统做出更可靠的决策（如避障、车道保持）。13.遮挡问题表现：目标部分被遮挡导致模型无法完整识别（如车辆被树木遮挡时误检为树木）。缓解策略：-多尺度检测：通过FPN融合多尺度特征，增强对部分遮挡目标的识别能力。-注意力机制：引入空间注意力或通道注意力，聚焦于未被遮挡的关键区域。14.多模态信息利用：-音频-视觉联合特征提取：将音频特征（如频谱图）与视觉特征融合，通过Transformer或CNN+RNN模型捕捉时空-音频关联。-场景增强：音频信息（如脚步声）可以辅助识别行人动作（如奔跑、行走）。四、计算题答案15.输出尺寸计算：-输入尺寸：800×600，步长2，填充1。-卷积核尺寸：3×3。-输出宽度：`(W-F+2P)/S+1=(800-3+2)/2+1=400`。-输出高度：`(H-F+2P)/S+1=(600-3+2)/2+1=300`。输出尺寸：400×300。16.Dice系数计算（忽略背景）：-真实类别（非背景）：[车辆,车辆,行人]→集合A={车辆,车辆,行人}。-预测类别（非背景）：[车辆,车辆,背景车辆,车辆,行人]→集合B={车辆,车辆,车辆,车辆,行人}。-交集：`A∩B={车辆,车辆,行人}`（重复计数时取最小值）。-Dice系数：`2|A∩B|/(|A|+|B|)=23/(3+5)=0.6`。五、论述题答案17.大疆无人机视觉应用方案：-方案1：自主避障与路径规划-技术：基于实时语义分割（如YOLOv5+FPN）识别障碍物（树木、建筑物），结合光流估计无人机姿态，动态调整飞行路径。挑战：低光照下分割精度下降，动态障碍物（如行人）检测延迟。-方案2：精准测绘与三维重建-技术：利用多视角图像匹配（SIFT/SURF）和结构光（若无人机配备）进行高精度三维重建，结合语义分割生成