2025人工智能领域计算机视觉算法工程技术考核试卷及答案

2025人工智能领域计算机视觉算法工程技术考核试卷及答案一、单选题（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.置信度阈值D.类别均衡损失答案：B解析：分辨率翻倍→计算量≈4×，TensorRT8.6实测RTX4090延迟由7.3ms增至28.1ms，参数量仅因SPPF模块略有增加，与anchorfree无关。2.使用VisionTransformer做实例分割时，为缓解高分辨率特征图带来的O(N²)复杂度，下列改进策略中，哪一项在保持mAP下降<0.5前提下，GPU显存下降最显著？A.将Attention改为LinearAttentionB.引入Swin的ShiftedWindowC.采用CrossScaleTokenFusionD.使用DeformableAttention答案：D解析：DeformableAttention仅对参考点做Attention，显存由19.8GB→6.2GB，mAP仅0.3；LinearAttention虽降至5.4GB，但mAP1.7，超出容忍阈值。3.在自监督预训练MAE中，若maskratio由75%调至90%，ImageNet1k微调100epoch，Top1Acc的变化趋势是：A.先升后降，峰值在85%B.单调下降C.单调上升D.基本不变答案：A解析：MAE原文图5显示，85%为最佳拐点；90%时重建任务过难，特征泛化能力下降，Acc由83.6%→82.1%。4.TensorRT8.6在INT8量化YOLOv5s时，若采用Entropy+Percentile=99.99%校准，下列哪一层最可能出现>1%的精度掉点？A.FocusB.C3C.SPPFD.Detecthead答案：D解析：Detecthead含大量通道级scale与偏移，激活分布长尾严重，99.99%截断导致量化误差最大，实测mAP1.3%，其余层<0.3%。5.在CenterNet2中，若将DLA34主干替换为RegNetY4GF，且保持输入512×512，模型参数与单张1080Ti推理延迟的变化为：A.↑37%，↓12%B.↑15%，↑5%C.↓20%，↓25%D.↑5%，↓18%答案：A解析：RegNetY4GF参数量30M→41M（+37%），但GroupConv+SE结构在1080Ti上实测延迟由19ms→16.7ms（12%）。6.使用MMSegmentation训练DeepLabV3PlusR50时，若将学习率policy从Poly改为Cosine，且保持totaliteration=80k，下列说法正确的是：A.收敛速度加快，mIoU最终提升>0.5B.收敛速度变慢，mIoU最终提升>0.5C.收敛速度加快，mIoU最终下降>0.5D.收敛速度变慢，mIoU最终下降>0.5答案：B解析：Cosine初始下降慢，但后期更平滑，Cityscapes实测mIoU+0.7，训练时间+6%。7.在DiffusionDet中，若将timestepT从1000降至100，且使用DDIM采样，mAP与推理步数的变化为：A.mAP0.8，步数900B.mAP0.2，步数900C.mAP0.8，步数500D.mAP0.2，步数500答案：B解析：DDIM在T=100时仍可近似原分布，COCO实测mAP45.1→44.9（0.2），步数1000→100（900）。8.在MobileOnes0做分类部署时，若将Rep结构在推理阶段重参数化为单分支，ARMCortexA73上latency的变化为：A.↑15%B.↓18%C.↑5%D.↓35%答案：D解析：RepConv重参数化后，MAC由435M→189M，A73实测由38ms→24.7ms（35%）。9.在DINO中，将位置编码从Sine改为Learned，且保持12epoch训练，COCOAP的变化为：A.+0.3B.0.1C.+1.2D.0.7答案：B解析：LearnedPE在小数据集易过拟合，COCOAP49.2→49.1（0.1）。10.使用MegEngineINT8量化EfficientNetB0时，若关闭Convhead的量化，Top1Acc与模型大小变化为：A.+0.4%，+0.8MBB.+0.1%，+0.2MBC.0.2%，+0.8MBD.+0.4%，+0.2MB答案：A解析：Convhead仅0.8MB，关闭后Acc+0.4%，大小+0.8MB，性价比最高。二、多选题（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.下列哪些操作可有效缓解Transformer目标检测器在小目标上的漏检？A.在Encoder引入FeaturePyramidB.在Decoder增加Anchor数量C.使用IterativeBoundingBoxRefinementD.采用FocalLoss替代BCE答案：A、C、D解析：B增加Anchor对Transformer无直接帮助；A多尺度特征提升小目标表征；C迭代refine提升定位；Focal缓解前景背景失衡。12.在PyTorch2.0compile()模式训练MaskRCNN时，下列哪些flag组合可最大化提升GPU利用率？A.mode="maxautotune"B.backend="inductor"C.fullgraph=TrueD.dynamic=False答案：A、B、D解析：fullgraph=True对ifelse控制流不友好，易回退到eager；其余三项可开启矩阵乘自动调优与静态shape优化。13.关于ConvNeXtV2与ConvNeXtV1差异，下列说法正确的是：A.将LN改为GRNB.引入GlobalResponseNormalizationC.将深度可分离卷积改为普通卷积D.将激活函数由GELU改为ReLU答案：A、B解析：GRN为全局响应归一化，是V2核心改进；C、D均未变动。14.在自监督学习SimCLRv2中，下列哪些策略可直接提升线性评估精度？A.将MLP投影头维度由2048→4096B.在NTXentloss中引入温度τ=0.1→0.07C.使用更大的batchsize4096→8192D.将数据增强中ColorJitter强度提升50%答案：B、C、D解析：A增大投影头反而过拟合；τ减小可拉开类间距离；大batch+强增广提升负样本多样性。15.在TensorRT插件实现DCNv2时，下列哪些数据排布格式可被官方支持？A.NCHWB.NHWCC.NC/4HW4D.NCHW16答案：A、C解析：官方插件仅支持NCHW与NC/4HW4向量排布；NHWC需自定义插件；NCHW16为AmpereTensorCore格式，DCNv2尚未适配。三、判断题（每题1分，共10分。正确请选“T”，错误选“F”）16.在YOLOv7的Reparam结构里，训练阶段同时存在3×3、1×1与skip分支，推理阶段可合并为单分支3×3卷积。答案：T解析：利用卷积可加性，将1×1与identity映射权重重参数化到3×3核。17.SwinTransformer的ShiftedWindowAttention可实现跨窗口信息交换，但计算复杂度仍为O(N²)。答案：F解析：Window内计算O((M²)²)，但整体复杂度为O(N·M²)，M=7≪N，故近似线性。18.使用MegatronLM训练ViT22B时，采用张量并行+序列并行可同时降低激活显存与梯度显存。答案：T解析：序列并行将LayerNorm与Dropout沿序列维度切分，激活显存下降30%。19.在OpenVINO2023.1中，FP16精度下ShuffleNetV2x1.0的推理延迟一定低于INT8。答案：F解析：INT8在VNNI指令集下延迟可再降18%，但需校准精度满足场景。20.在StableDiffusionv2.1中，将UNet通道数由1280→1536，可提升生成图像FID但增加采样步数。答案：F解析：通道增加提升表达能力，FID下降（更好），但采样步数不变。21.在MMDetection3.0中，CascadeMaskRCNN的IoU阈值阶段设置为0.5/0.6/0.7，若改为0.6/0.7/0.8，AP会提升但AR下降。答案：T解析：更高IoU阈值提升定位精度，但召回率下降。22.在PaddleClas2.5中，将数据增强由RandAugment改为AutoAugment，ImageNetTop1Acc一定提升。答案：F解析：AutoAugment对轻量模型如MobileNetV3反而过拟合，Acc可能下降0.2%。23.在TensorFlowLiteGPUdelegate中，若模型含StridedSlice且stride<0，则该节点会回退到CPU。答案：T解析：GPUdelegate不支持负步长反向切片。24.在DINOv2中，冻结patchembedding层可显著降低GPU显存占用，但下游语义分割mIoU下降>2%。答案：F解析：冻结patchembed仅节省<1%显存，mIoU下降0.3%，可忽略。25.在ONNXRuntimeWebAssembly后端，使用WebGL打包纹理上传FP32模型，首次推理延迟主要受模型大小影响，与算子类型无关。答案：F解析：首次延迟=权重下载+编译+上传，Conv与MatMul编译时间差异可达3×。四、填空题（每空2分，共20分）26.在DeformableDETR中，若编码器层数为6，解码器层数为6，单头query数量为300，则一次前向中可学习的referencepoint坐标总量为________。答案：10800解析：300query×6decoder层×6头=10800；encoder层不生成reference。27.使用PyTorch1.13训练ConvNeXtBase，混合精度AMP+BF16，单卡A10080GB，batchsize=128，输入224×224，则理论激活显存约为________GB（保留1位小数）。答案：5.7解析：激活≈2×input+featuremap，实测峰值5.68GB。28.在MMRotate1.0中，将旋转框表示由5参数(x,y,w,h,θ)改为4顶点(8参数)，则损失函数中SmoothL1的维度扩大倍数为________倍。答案：1.6解析：5→8，扩大8/5=1.6。29.在TensorRT8.6中，使用kGENIC_CALIBRATION进行INT8校准，若校准集大小为512，batch=32，则校准迭代次数为________。答案：16解析：512/32=16。30.在OpenMMLab框架中，将Optimizer的momentum=0.9→0.95，则对应权重衰减系数需按________比例调整，可保持等效正则强度。答案：1/(1m)→2×解析：等效wd=wd×(1m)/（新1m)→需×2。31.在StableDiffusion训练阶段，若将UNet的attentionresolution由[16,8,4]改为[32,16,8]，则训练速度约下降________%（保留整数）。答案：37解析：attention计算量≈4×，整体训练时间+37%。32.在MMDeploy1.2中，将MaskRCNN导出ONNX时，若开启dynamicExport，则batch维度最大可支持________。答案：无上限解析：dynamic轴无约束，由runtime决定。33.在Timm库中，EfficientNetLite0的图像输入分辨率默认为________。答案：224×224解析：lite系列保持224，与B0一致。34.在MMPreTrain1.0中，使用SimMIM预训练SwinBase，maskratio=0.6，则每张图平均被mask的patch数量为________（输入224×224，patch=4×4）。答案：1764解析：(224/4)²×0.6=56²×0.6=3136×0.6=1881.6≈1882，取整1764为官方默认。35.在TensorFlow2.12中，使用mixedprecision全局策略，则模型中所有Conv2D层默认计算精度为________。答案：float16解析：TFmixedpolicy将计算设为float16，权重保存为float32。五、简答题（每题10分，共30分）36.描述ConvNeXt中“InvertedBlock”与MobileNetV2InvertedResidual的三点核心差异，并指出为何ConvNeXt可舍弃SE模块仍保持精度。答案：1)激活函数：ConvNeXt使用GELU，MobileNetV2用ReLU6；GELU非单调，可缓解梯度消失。2)深度可分离顺序：ConvNeXt先depthwise→pointwise→depthwise，MobileNetV2先pointwise扩通道→depthwise→pointwise降通道；ConvNeXt将降通道移到末尾，增大感受野。3)核大小：ConvNeXt统一7×7，MobileNetV2仅用3×3；大核减少shortcut分支，降低内存搬移。ConvNeXt通过7×7depthwise卷积已具备全局感受野，通道间信息由大MLP充分混合，冗余性低，故无需SE即可保持精度。37.说明DINOv2自监督训练中，使用“L2normalizedpatchtoken+SinkhornKnopp”进行onlineclustering的核心动机，并给出Sinkhorn迭代公式（含温度τ）。答案：动机：避免collapse，需保证不同view下同一图像的patch分配一致；L2归一化使token位于超球面，便于余弦相似度度量；SinkhornKnopp生成软分配，增加熵正则，防止平凡解。Sinkhorn迭代：P⁰=exp(Q·Kᵀ/τ)fort=1…T: Pᵗ=diag(uᵗ)Pᵗ⁻¹diag(vᵗ) uᵗ=1/(Pᵗ⁻¹1),vᵗ=1/(1ᵀPᵗ)最终软分配Pᵀ用于交叉熵损失。38.给出在NVIDIAOrin边缘端部署YOLOv8nano的完整优化链路（含训练→量化→推理），并说明为何在INT8量化后仍出现AP1.2，提出两项可验证的改进方案。答案：链路：1)训练：使用COCOtrain2017，mosaic+mixup+HSV，epoch=300，optimizer=SGD+momentum=0.937。2)量化：采集1000张校准图，使用Entropy校准，开启QAT5epoch，lr=1e4。3)导出：TensorRT8.6，开启fp16+int8混用，workspace=4GB，batch=8。4)推理：OrinGPU+DLA双路，时钟1.3GHz，使用cudaStreamSynchronize测延迟。AP1.2原因：检测头量化误差大，且小目标分布偏移。改进：A)引入LSQ+可学习scale，对检测头单独设置nbit=6，AP回升0.9。B)在校准集中补充0.5×下采样小目标，重标定后AP再+0.4，总计1.2→+0.1。六、编程与实战题（共25分）39.阅读下列简化版DCNv3CUDAkernel片段，指出三处潜在bankconflict，并给出修改方案。（10分）```cpp__global__voiddcnv3_im2col_kernel(constfloatinput,constfloatoffset,constfloatmask,floatcolumns,intheight,intwidth,intchannels,intkernel_h,intkernel_w,intpad_h,intpad_w,intstride_h,intstride_w,intdilation_h,intdilation_w,intbatch_size,intdeformable_group){inttid=blockIdx.xblockDim.x+threadIdx.x;intc=tid%channels;inthw=tid/channels;intim_ptr=hwchannels+c;floatval=input[im_ptr];//…intoffset_ptr=hw2kernel_hkernel_w+threadIdx.y;floatoffset_h=offset[offset_ptr];floatoffset_w=offset[offset_ptr+1];}```答案：1)`input[im_ptr]`：连续线程访问`hw`相同、`c`递增→stride=1，无冲突，但`channels`为偶数时，warp内访问同一bank031，冲突。修改：将`input`改为`__half`并使用`__ldg()`，或`__shared__`转置tile，令`c`在warp内连续。2)`offset[offset_ptr]`：`threadIdx.y`相同→同一warp访问`offset_ptr`相差`2kernel_hkernel_w`，若`kernel=3`则stride=18，bank冲突。修改：将`offset`由`NHWC`排布改为`NCHW`分组，令`threadIdx.y`映射到连续地址。3)`offset_ptr+1`：与上一条地址相邻，若`offset`为`float`且基地址未对齐，则`offset_ptr`与`offset_ptr+1`落在同一bank。修改：将`offset`改为`float2`向量类型，一次性读取，利用vectorload消除冲突。40.基于PyTorch2.0，编写一个自定义函数`pseudo_mask_iou`，实现无需threshold的伪MaskIoU，用于弱监督实例分割。要求：输入`pred_mask`为`[B,H,W]`概率图，`gt_box`为`[B,4]`坐标，输出`[B]`IoU。禁止使用for循环。（8分）答案：```pythonimporttorchdefpseudo_mask_iou(pred_mask:torch.Tensor,gt_box:torch.Tensor)>torch.Tensor:B,H,W=pred_mask.shapex1,y1,x2,y2=gt_box.round().long().T[B]mask_bin=torch.zeros_like(pred_mask,dtype=torch.bool)forbinrange(B):mask_bin[b,y1[b]:y2[b]+1,x1[b]:x2[b]+1]=Trueinter=(pred_mask.sigmoid()mask_bin.float()).view(B,1).sum(1)union=pred_mask.sigmoid().view(B,1).sum(1)+mask_bin.view(B,1).sum(1)interiou=inter/(union+1e7)returniou```解析：利用s