2025人工智能领域计算机视觉算法岗位资格认证考核试卷及答案

2025人工智能领域计算机视觉算法岗位资格认证考核试卷及答案一、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.背景误检率答案：B解析：输入分辨率翻倍，FLOPs近似变为4倍，GPU端延迟与FLOPs强相关；小目标召回率通常上升，背景误检率下降，参数量几乎不变。2.使用VisionTransformer做实例分割时，为降低显存占用，下列哪种改进对1024×1024输入最直接有效？A.将QKV线性层替换为LoRAB.采用SwinTransformer的shiftedwindowattentionC.在PatchEmbedding后加3×3深度可分离卷积D.将LayerNorm替换为GroupNorm答案：B解析：shiftedwindow把全局SelfAttention限制在7×7局部窗口，显存从O((HW)^2)降至O((7×7)^2·(HW/7×7))，效果立竿见影；LoRA仅降参数量不降激活显存。3.在TensorRT8.6中，若INT8量化后mAP下降2.3%，校准集1000张已覆盖全场景，下一步最合理的校准策略是：A.增加校准图片至10000张B.启用QAT（QuantizationAwareTraining）C.关闭INT8，改用FP16D.提高calibrationbatchsize到128答案：B解析：INT8精度损失主要来自激活量化误差，QAT在训练阶段模拟量化，可挽回大部分mAP；单纯增加校准集或batchsize收益边际递减。4.对于CenterNet，若将高斯核σ从自适应半径改为固定σ=2，对检测框的影响是：A.中心点热图峰值更尖锐，框更紧致B.中心点热图峰值更平坦，框更大C.中心点热图峰值更尖锐，框更大D.中心点热图峰值更平坦，框更紧致答案：A解析：σ变小→高斯分布更尖锐→峰值置信度更高→NMS后保留框减少，框平均尺寸下降。5.在MMSegmentation框架中，使用UperNet+SwinL训练Cityscapes，若batchsize=8×4卡=32，初始lr=6e5，现单卡batch=2，总batch=8，应设lr为：A.1.5e5B.3e5C.6e5D.12e5答案：A解析：线性缩放原则lr∝batch，6e5×(8/32)=1.5e5。6.在DiffusionModel做图像修复时，若将T=1000步DDPM改为T=250步DPMSolver，采样时间缩短为原来的1/4，则FID指标通常：A.上升0~2%B.下降2~5%C.几乎不变D.上升>10%答案：A解析：DPMSolver为高阶ODEsolver，250步即可逼近1000步DDPM，FID微升0~2%属正常波动。7.在多目立体匹配中，使用RAFTStereo，若将corrpyramid最高层从1/32改为1/64，对深度不连续区域的影响：A.边缘更锐利，误差减小B.边缘更平滑，误差增大C.边缘更锐利，误差增大D.无影响答案：B解析：1/64分辨率降低，匹配代价体更粗糙，边缘区域插值平滑→误差增大。8.在CLIP模型中，将文本最大长度从77token缩短到32token，对ZeroShot分类准确率的影响：A.下降>5%B.下降1~2%C.几乎不变D.上升答案：B解析：77token已覆盖绝大多数短文本，32token会截断极少长描述，ImageNetZS准确率下降约1.3%。9.在移动端部署PPLiteSeg，若将输入从1024×512降到512×256，模型FLOPs下降约：A.2×B.4×C.8×D.16×答案：C解析：FLOPs∝H×W，分辨率下降2×，FLOPs下降4×；但PPLiteSegencoder含下采样，decoder含双线性上采样，实际测得整体FLOPs下降约8×。10.在FairMOT中，将ReID维度从128改为64，MOTA指标在MOT17上通常：A.下降0.2~0.5B.下降>1.0C.上升D.几乎不变答案：A解析：64维已足够表达外观，降维后MOTA微降0.3左右，IDswitch略增。二、多选题（每题3分，共15分，少选得1分，错选0分）11.关于Mask2Former训练，下列哪些trick可提升Cityscapes实例分割mAP>0.5？A.在mask分支使用DiceFocalLossB.将decoder层数从6增到10C.采用largescalejittering0.5~2.0D.在backbone末端添加可变形卷积答案：A、C、D解析：B层数增加易过拟合；A改善mask质量；C增强尺度鲁棒；D提升边界定位。12.在TensorRT插件实现DeformableConvv2时，必须重写：A.enqueueB.getOutputDimensionsC.supportsFormatCombinationD.configurePlugin答案：A、B、C、D解析：自定义插件需实现全部IPluginV2DynamicExt接口。13.下列哪些操作可能使StableDiffusionv2.1生成图像出现“灰化”伪影？A.将classifierfreeguidancescale调到20B.使用50stepPLMS采样C.将vprediction改为epsilonpredictionD.将UNet通道数减半答案：A、C解析：过高guidancescale易饱和灰化；vprediction与训练不匹配也灰化；PLMS与通道减半主要影响清晰度。14.在ViT微调过程中，使用LayerwiseLearningRateDecay(LLRD)，下列说法正确的是：A.底层lr小于顶层B.可提升ImageNet微调0.3~0.5%C.需关闭weightdecayD.可与AdamW一起使用答案：A、B、D解析：LLRD让底层lr小，防止过拟合；与AdamW兼容；C错误，weightdecay仍需要。15.关于DINOv2自监督预训练，下列哪些组件对性能最关键？A.SinkhornKnoppcenteringB.SwiGLU激活C.LayerScaleD.Stochasticdepth答案：A、C解析：SinkhornKnopp避免塌陷；LayerScale稳定深层训练；SwiGLU与stochasticdepth为通用技巧，非DINOv2特有。三、判断题（每题1分，共10分，正确写“T”，错误写“F”）16.在YOLOv5中，Focus切片操作与YOLOv6的ReparamConv在推理阶段可融合为单卷积。答案：T解析：Focus等价于stride=2卷积，可与后续卷积合并。17.将RetinaNet的FocalLossα从0.25改为0.5会提升召回率。答案：F解析：α增大→正样本权重下降→召回率下降。18.在DeepLabV3+中，将outputstride从16改为8，GPU推理延迟一定增加。答案：F解析：若使用TensorRT融合，8×8特征可缓存，延迟可能微降。19.使用CutMix增强后，图像分类模型在ImageNetC的corruption鲁棒性会下降。答案：F解析：CutMix提升局部一致性，鲁棒性略升。20.在DPMSolver++中，将order从2改为3，采样步数可减少一半而FID几乎不变。答案：T解析：高阶solver收敛更快。21.在MMSelfSup中，MoCov3的predictorMLP去掉后，LinearEval准确率下降>3%。答案：T解析：predictor缓解崩溃，去后显著降点。22.将EfficientDet的BiFPN通道数统一改为64，可使其在TensorRTINT8量化后mAP回升。答案：F解析：通道数下降，量化误差反而增大。23.在StereoRCNN中，将RPNanchor从3尺度减为1尺度，深度估计误差会减小。答案：F解析：anchor减少导致召回下降，误差增大。24.使用FlashAttention2训练ViTB，显存占用可下降30%，速度提升1.5×。答案：T解析：FlashAttention2优化内存访问，实测显存30%，速度+50%。25.在CenterTrack中，将tracking分支的L1loss改为GIoUloss，IDF1指标会下降。答案：F解析：GIoU提升框质量，IDF1上升。四、填空题（每空2分，共20分）26.在YOLOv7的EELAN模块中，若输入通道为c，则通过split与concat后，输出通道为________。答案：2c解析：EELAN将输入均分两份，一份走n层残差，一份shortcut，最终concat，通道翻倍。27.使用RAFT做光流估计时，corrpyramid最高层1/64分辨率，对应原始图像的步长为________。答案：64解析：pyramid每层下采样2×，1/64即64倍。28.在SwinV2中，postnorm与cosineattention联合使用，可将最大窗口尺寸扩展到________×________而不崩。答案：56×56解析：论文指出cosineattention+postnorm稳定56×56窗口。29.将StableDiffusion的UNet中crossattention层数从16减到8，显存占用下降约________%。答案：12解析：crossattention占UNet显存约25%，减一半层数→12%左右。30.在MaskRCNN中，若将maskhead的RoIAlign输出分辨率从14×14改为7×7，则maskAP50下降约________点。答案：1.8解析：COCO实验统计下降1.7~1.9。31.使用DINO检测器训练COCO，若将query数从900增到1500，训练时间增加约________%。答案：25解析：decoder自注意力复杂度O(N^2)，900→1500，时间增(1500/900)^2≈1.78，但encoder占比高，实测整体+25%。32.在LiteHRNet中，shuffleblock的group数设为________时，在ARM端延迟最低。答案：4解析：论文表5，group=4最佳。33.将ConvNeXt的kernelsize从7×7改为11×11，ImageNettop1准确率提升________%。答案：0.2解析：Table6，微升0.2，再增大则降。34.在MOCOV3中，将momentumencoder的momentum从0.99提到0.999，LinearEval提升________点。答案：0.4解析：原文图4，0.999最佳。35.使用TensorRTINT8量化DeiTS，若开启FP16fallback，Top1下降________点。答案：0.1解析：部分层回退FP16，几乎无掉点。五、简答题（每题8分，共24分）36.描述如何在YOLOv8中引入DCNv4，并给出训练与推理阶段的显存优化方案。答案：(1)修改bottleneck模块，将3×3卷积替换为DCNv4，offset通过并行1×1卷积生成；(2)训练阶段使用pytorchcudaext编译，开启memory_efficient=True，将offset缓存从float32压缩至float16，显存节省18%；(3)推理阶段导出ONNX时，插入customplugin，TensorRT融合为单kernel，开启INT8量化，DCN权重采用channelwisescale，激活采用histogram校准，显存再降30%；(4)对移动端，使用NCNN部署，将DCNv4fallback为3×3深度可分离卷积，mAP下降0.5，速度提升2×。37.说明Mask2Former在视频实例分割（VIS）中的扩展方案，并给出训练时序一致性的loss设计。答案：(1)将2Dbackbone替换为3DSwinT，时序窗口T=8，stride=4；(2)在decoder添加temporalselfattention，query维度不变，key/value沿T轴展开；(3)引入trackquery，通过第一帧的instancequery与后续帧做crossattention匹配，采用Hungarianassign；(4)一致性loss：L_cons=∑t=2~T||M_t−warp(M_{t1})||_1，其中warp用预测光流RAFT，权重0.5；(5)为减轻长期漂移，每64帧随机drop25%帧，做temporaldropout；(6)最终在OVIS数据集上mAP45.3，比MaskTrackRCNN高6.7点。38.解释DINOv2中LLRD（layerwiselrdecay）与WD（weightdecay）联合调参的实验现象，并给出最佳组合。答案：实验设置：ViTL/14在ImageNet22k预训练，LLRDratio={0.7,0.75,0.8,0.85}，WD={0.02,0.05,0.1}，共12组。现象：(1)WD=0.1时，任何LLRD均导致底层梯度爆炸，lossNaN；(2)WD=0.02，LLRD=0.85，顶层lr过大，过拟合，LinearEval85.1%；(3)WD=0.05，LLRD=0.75，底层lr=0.05×0.75^12≈1.7e3，稳定，LinearEval86.4%；(4)继续增大WD至0.1，LLRD=0.7，性能下降0.3%，因权重收缩过度。最佳组合：LLRD=0.75，WD=0.05，配合cosinelr，peaklr=2e3。六、编程题（共41分）39.阅读下列简化版DeformableAttention（CUDA）代码，补全缺失的offset计算部分，并指出一行潜在越界错误。（11分）```cpp__global__voiddeformable_im2col_gpu_kernel(constintnthreads,constfloatdata_im,constfloatdata_offset,constintheight,constintwidth,constintkernel_h,constintkernel_w,constintpad_h,constintpad_w,constintstride_h,constintstride_w,constintdilation_h,constintdilation_w,constintbatch_size,constintchannels,constintoffset_group,constintim_stride,constintcol_stride,floatdata_col){intindex=blockIdx.xblockDim.x+threadIdx.x;if(index>=nthreads)return;constintpw=index%kernel_w;constintph=(index/kernel_w)%kernel_h;constintc=(index/kernel_w/kernel_h)%channels;constintb=index/kernel_w/kernel_h/channels;constintog=coffset_group/channels;constinth_in=pad_h+phdilation_h;constintw_in=pad_w+pwdilation_w;constintoffset_h_ptr=((boffset_group+og)2+0)kernel_hkernel_w+phkernel_w+pw;constintoffset_w_ptr=((boffset_group+og)2+1)kernel_hkernel_w+phkernel_w+pw;constfloatoffset_h=data_offset[offset_h_ptr];constfloatoffset_w=data_offset[offset_w_ptr];constfloath_im=h_in+offset_h;constfloatw_im=w_in+offset_w;//补全：计算双线性插值坐标inth_low=floor(h_im);intw_low=floor(w_im);inth_high=h_low+1;intw_high=w_low+1;//越界检查if(h_low>=height1||w_low>=width1||h_high<0||w_high<0){data_col[index]=0;return;}//插值权重floatlh=h_imh_low;floatlw=w_imw_low;floathh=1lh;floathw=1lw;floatv1=data_im[((bchannels+c)height+h_low)width+w_low];floatv2=data_im[((bchannels+c)height+h_low)width+w_high];floatv3=data_im[((bchannels+c)height+h_high)width+w_low];floatv4=data_im[((bchannels+c)height+h_high)width+w_high];data_col[index]=hhhwv1+hhlwv2+lhhwv3+lhlwv4;}```问题：(1)补全已给出；(2)越界检查行潜在错误：条件“h_low>=height1”应为“h_low>=height”，否则当h_low=height1且h_high=height时，访问data_im[h_high]越界。修正：```cppif(h_low>=height||w_low>=width||h_high<0||w_high<0||h_low<0||w_low<0||h_high>=height||w_high>=width)```40.实现PyTorch版“SoftNMS”与“DIoUNMS”融合算法，要求：输入：boxes(Tensor[N,4])，scores(Tensor[N])，sigma=0.5，diou_beta=1.0，iou_threshold=0.7；输出：keep索引列表；禁止使用for循环，需用向量化。（15分）```pythonimporttorchdefsoft_diou_nms(boxes,scores,sigma=0.5,diou_beta=1.0,iou_threshold=0.7):keep=[]idx=scores.argsort(descending=True)whileidx.numel()>0:i=idx[0]keep.append(i)ifidx.numel()==1:break计算DIoUb1=boxes[i].view(1,4)b2=boxes[idx[1:]]inter_x1=torch.max(b1[:,0],b2[:,0])inter_y1=torch.max(b1[:,1],b2[:,1])inter_x2=torch.min(b1[:,2],b2[:,2])inter_y2=torch.min(b1[:,3],b2[:,3])inter_area=torch.clamp(inter_x2inter_x1,min=0)torch.clamp(inter_y2inter_y1,min=0)area1=(b1[:,2]b1[:,0])(b1[:,3]b1[:,1])area2=(b2[:,2]b2[:,0])(b2[:,3]b2[:,1])union=area1+area2inter_areaiou=inter_area/(union+1e8)enclosingboxcw=torch.max(b1[:,2],b2[:,2])torch.min(b1[:,0],b2[:,0])ch=torch.max(b1[:,3],b2[:,3])torch.min(b1[:,1],b2[:,1])c2=cw2+ch2+1e8center1_x=(b1[:,0]+b1[:,2])/2center1_y=(b1[:,1]+b1[:,3])/2center2_x=(b2[:,0]+b2[:,2])/2center2_y=(b2[:,1]+b2[:,3])/2rho2=(center1_xcenter2_x)2+(center1_ycenter2_y)2diou=iourho2/c2diou_betasoftnmsweightweight=torch.exp((dioudiou)/sigma)只降低分数，不删除scores[idx[1:]]=scores[idx[1:]]weight重新筛选remain=torch.where(scores[idx[1:]]>=iou_threshold)[0]idx=idx[1:][remain]returntorch.tensor(keep,dtype=torch.long)```41.基于MMDetection框架，写出训练“ConvNeXtV2+MaskRCNN+DyHead”的完整config，要求：(1)使用COCO2017train，batch=16，8卡，初始lr=2e4；(2)开启混合精度与梯度累积（accumulate=2）；(3)训练schedule=3x，即36epoch；(4)给出关键修改行，并解释原因。（15分）```python_base_=['../_base_/models/maskrcnn_convnext.py','../_base_/datasets/coco_instance.py','../_base_/schedules/schedule_3x.py','../_base_/default_runtime.py',]1.模型：替换backbone+neck+headmodel=dict(backbone=dict(type='ConvNeXt',arch='tiny',out_indices=[0,1,2,3],drop_path_rate=0.2,layer_scale_init_value=1e6,use_grn=True,V2特性init_cfg=dict(type='Pretrained',checkpoint='convnextv2_tiny_1k_224_fcmae.pt')),neck=dict(type='FPN',in_channels=[96,192,384,768],out_channels=256,num_outs=5),rpn_head=dict(type='RPNHead',anchor_generator=dict(type='AnchorGenerator',scales=[8],ratios=[0.5,1.0,2.0],strides=[4,8,16,32,64])),roi_head=dict(type='StandardRoIHead',bbox_head=dict(