2026年人工智能计算机视觉技术认证试卷及答案

2026年人工智能计算机视觉技术认证试卷及答案考试时长：120分钟满分：100分考核对象：计算机视觉技术相关从业者及学习者题型分值分布：-判断题（10题，每题2分）总分20分-单选题（10题，每题2分）总分20分-多选题（10题，每题2分）总分20分-案例分析（3题，每题6分）总分18分-论述题（2题，每题11分）总分22分总分：100分---一、判断题（每题2分，共20分）1.计算机视觉技术主要依赖深度学习算法实现图像识别功能。2.卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现优于循环神经网络（RNN）。3.图像增强技术仅用于提高图像分辨率，对视觉效果无实际改善作用。4.YOLO（YouOnlyLookOnce）算法属于单阶段目标检测方法。5.光流法仅适用于视频序列的运动估计，不适用于静态图像分析。6.深度学习模型训练时，数据增强技术可提升模型的泛化能力。7.图像分割任务中，语义分割与实例分割的目标完全一致。8.生成对抗网络（GAN）主要用于图像生成任务，不涉及图像分类。9.计算机视觉中的特征点检测算法如SIFT具有旋转不变性。10.3D视觉技术仅用于增强现实（AR）领域，不适用于自动驾驶。二、单选题（每题2分，共20分）1.下列哪种网络结构最适合处理图像分类任务？A.LSTMB.GRUC.ResNetD.Transformer2.在目标检测中，以下哪种算法属于两阶段检测器？A.YOLOv5B.SSDC.FasterR-CNND.RetinaNet3.以下哪种图像增强技术主要用于提高图像对比度？A.直方图均衡化B.锐化滤波C.形态学变换D.色彩空间转换4.计算机视觉中，以下哪种方法用于去除图像噪声？A.中值滤波B.高斯滤波C.形态学腐蚀D.边缘检测5.以下哪种算法常用于图像语义分割？A.R-CNNB.U-NetC.YOLOD.GAN6.以下哪种技术可用于提高模型的鲁棒性？A.数据清洗B.数据增强C.正则化D.降采样7.计算机视觉中，以下哪种方法用于估计物体三维位置？A.光流法B.双目立体视觉C.卷积特征提取D.图像配准8.以下哪种网络结构常用于图像生成任务？A.VGGB.InceptionC.DCGAND.ResNet9.计算机视觉中，以下哪种方法用于图像配准？A.特征点匹配B.光流法C.图像分类D.目标检测10.以下哪种技术可用于提高图像分辨率？A.超分辨率重建B.图像压缩C.图像增强D.图像滤波三、多选题（每题2分，共20分）1.以下哪些属于计算机视觉中的深度学习模型？A.CNNB.RNNC.LSTMD.GANE.Transformer2.以下哪些技术可用于图像增强？A.直方图均衡化B.锐化滤波C.形态学变换D.色彩空间转换E.图像压缩3.以下哪些属于目标检测算法？A.YOLOB.SSDC.FasterR-CNND.U-NetE.RetinaNet4.以下哪些方法可用于图像分割？A.语义分割B.实例分割C.半监督分割D.图像分类E.光流法5.以下哪些技术可用于提高模型的泛化能力？A.数据增强B.正则化C.批归一化D.降采样E.数据清洗6.以下哪些属于特征点检测算法？A.SIFTB.SURFC.ORBD.LBPE.Gabor滤波器7.以下哪些技术可用于3D视觉任务？A.双目立体视觉B.光流法C.深度估计D.运动估计E.语义分割8.以下哪些属于生成对抗网络（GAN）的变种？A.DCGANB.WGANC.CycleGAND.StyleGANE.VGG9.以下哪些方法可用于图像去噪？A.中值滤波B.高斯滤波C.小波变换D.图像压缩E.形态学腐蚀10.以下哪些技术可用于自动驾驶领域？A.目标检测B.语义分割C.3D视觉D.光流法E.图像分类四、案例分析（每题6分，共18分）1.场景描述：某自动驾驶公司需要开发一个目标检测系统，用于识别道路上的行人、车辆和交通标志。假设已收集1000张标注图像，其中行人200张、车辆600张、交通标志200张。现需设计一个目标检测模型，要求检测精度不低于90%。请简述模型设计思路，并说明如何评估模型性能。2.场景描述：某医疗影像公司需要开发一个图像分割系统，用于从CT图像中分割出肿瘤区域。假设已收集500张标注图像，肿瘤区域占比约10%。现需设计一个语义分割模型，要求分割精度不低于95%。请简述模型设计思路，并说明如何评估模型性能。3.场景描述：某公司需要开发一个图像生成系统，用于生成高质量的产品图片。假设已收集1000张原始产品图片，现需设计一个生成对抗网络（GAN）模型，要求生成图片与原始图片高度相似。请简述模型设计思路，并说明如何评估模型性能。五、论述题（每题11分，共22分）1.论述题：请论述计算机视觉中数据增强技术的意义，并举例说明几种常用的数据增强方法及其应用场景。2.论述题：请论述计算机视觉中目标检测与图像分割的区别与联系，并分析两种任务在实际应用中的优缺点。---标准答案及解析一、判断题1.√2.√3.×（图像增强技术不仅提高分辨率，还可改善对比度、亮度等）4.√5.×（光流法也可用于静态图像的运动估计）6.√7.×（语义分割关注类别，实例分割关注个体）8.×（GAN也可用于图像分类任务，如条件GAN）9.√（SIFT具有旋转不变性）10.×（3D视觉技术也用于自动驾驶中的深度估计）二、单选题1.C（ResNet最适合图像分类）2.C（FasterR-CNN属于两阶段检测器）3.A（直方图均衡化提高对比度）4.A（中值滤波去除噪声）5.B（U-Net常用于语义分割）6.C（正则化提高鲁棒性）7.B（双目立体视觉估计三维位置）8.C（DCGAN用于图像生成）9.A（特征点匹配用于图像配准）10.A（超分辨率重建提高分辨率）三、多选题1.A,B,C,D,E2.A,B,C,D3.A,B,C,D,E4.A,B,C5.A,B,C6.A,B,C7.A,C,D8.A,B,C,D9.A,B,C,E10.A,B,C四、案例分析1.模型设计思路：-采用YOLOv5作为基础模型，因其速度快且精度高。-使用FocalLoss解决类别不平衡问题（行人占比低）。-数据增强方法：随机翻转、旋转、色彩抖动等。-评估指标：mAP（meanAveragePrecision）。-训练时，先微调预训练权重，再进行全数据训练。2.模型设计思路：-采用U-Net作为基础模型，因其对医学图像分割效果好。-使用DiceLoss作为损失函数，提高肿瘤区域分割精度。-数据增强方法：随机裁剪、弹性变形等。-评估指标：Dice系数。-训练时，先微调预训练权重，再进行全数据训练。3.模型设计思路：-采用DCGAN作为基础模型，因其生成图像质量高。-使用L1损失函数减少生成图像与真实图像的差距。-数据增强方法：随机噪声注入、对抗训练等。-评估指标：FID（FréchetInceptionDistance）。-训练时，先微调预训练权重，再进行全数据训练。五、论述题1.数据增强技术的意义：-提高模型泛化能力，避免过拟合。-增加数据多样性，覆盖更多场景。-减少数据标注成本。-常用方法：随机翻转、旋转