2026年计算机视觉算法与应用实践测试题

2026年计算机视觉算法与应用实践测试题一、单选题（每题2分，共20题）1.在目标检测任务中，以下哪种算法通常在复杂场景下表现最优？A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSDv5D.RetinaNet2.用于图像超分辨率重建的ESPCN算法的核心思想是？A.深度学习模型B.传统插值方法C.多尺度特征融合D.卷积神经网络3.在自动驾驶领域，以下哪种技术常用于车道线检测？A.语义分割B.实例分割C.边缘检测D.目标检测4.计算机视觉中，用于度量图像相似度的常用指标是？A.PSNRB.SSIMC.F1-scoreD.AUC5.在人脸识别系统中，常用的特征提取方法是？A.SIFTB.HOGC.LBPD.FaceNet6.用于医学影像分析的3DCNN主要优势是？A.计算效率高B.对稀疏数据鲁棒C.捕捉空间关系D.内存占用小7.在视频目标跟踪中，以下哪种算法适用于快速场景切换？A.Kalman滤波B.MeanShiftC.DeepSORTD.CamShift8.用于图像去噪的DnCNN算法的核心思想是？A.增强感受野B.降低计算复杂度C.深度残差学习D.多层卷积堆叠9.在机器人视觉导航中，SLAM技术的主要挑战是？A.算法复杂度B.实时性要求C.环境感知精度D.硬件成本10.用于文字识别的CRNN模型通常包含哪几部分？A.CNN+RNN+CTCB.CNN+Transformer+AttentionC.LSTM+CNN+BeamSearchD.GAN+OCR+DP二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些属于深度学习在目标检测中的应用？A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.语义分割D.行人重识别2.计算机视觉中的数据增强技术包括？A.随机裁剪B.颜色抖动C.光照变化D.弹性变形3.在自动驾驶中，以下哪些技术用于障碍物检测？A.LiDARB.摄像头视觉C.毫米波雷达D.GPS定位4.用于图像分割的算法包括？A.U-NetB.MaskR-CNNC.K-meansD.EdgeDetection5.在医学影像分析中，以下哪些属于3DCNN的应用场景？A.脑部肿瘤检测B.肺部CT分析C.X光片分类D.MRI重建6.用于人脸识别的算法包括？A.FaceNetB.ArcFaceC.EigenfacesD.YOLO-face7.在机器人视觉导航中，SLAM技术涉及？A.环境建图B.语义分割C.定位估计D.视觉里程计8.用于图像去噪的算法包括？A.DnCNNB.BVDNC.TVL1D.FISTA9.在视频目标跟踪中，以下哪些技术用于处理遮挡问题？A.DeepSORTB.FairMOTC.SimpleOnlineandRealtimeTracking(SORT)D.MIL10.用于文字识别的CRNN模型通常包含？A.CNNB.RNNC.CTCLossD.AttentionMechanism三、判断题（每题1分，共20题）1.YOLOv5算法在检测速度和精度上优于FasterR-CNN。（√/×）2.PSNR是衡量图像质量的常用指标，数值越高越好。（√/×）3.SIFT特征在旋转和尺度变化下具有不变性。（√/×）4.医学影像分析中，3DCNN比2DCNN效果更好。（√/×）5.在自动驾驶中，车道线检测属于目标检测任务。（√/×）6.深度学习模型需要大量标注数据进行训练。（√/×）7.计算机视觉中的数据增强可以提高模型的泛化能力。（√/×）8.FaceNet算法通过三元组损失学习人脸特征。（√/×）9.SLAM技术可以用于无人机的自主导航。（√/×）10.DnCNN算法适用于图像超分辨率重建。（×）11.YOLOv5算法采用单阶段检测框架。（√）12.语义分割任务的目标是区分图像中的每个像素。（√）13.摄像头视觉在自动驾驶中可以替代LiDAR。（×）14.K-means算法可以用于图像分割。（√）15.脑部肿瘤检测是3DCNN的典型应用。（√）16.ArcFace算法通过夹角损失优化人脸特征。（√）17.视觉里程计是SLAM技术的重要组成部分。（√）18.BVDN算法适用于图像去噪。（√）19.DeepSORT算法通过卡尔曼滤波处理遮挡问题。（√）20.CTCLoss用于文字识别中的序列对齐。（√）四、简答题（每题5分，共5题）1.简述FasterR-CNN算法的流程。2.解释数据增强在计算机视觉中的作用。3.描述SLAM技术在机器人视觉导航中的应用。4.说明目标检测与语义分割的区别。5.阐述人脸识别系统中特征提取的方法。五、论述题（每题10分，共2题）1.讨论深度学习在自动驾驶领域中的应用及其挑战。2.分析计算机视觉在智慧城市中的典型应用场景及其发展趋势。答案与解析一、单选题答案与解析1.BYOLOv5算法采用单阶段检测框架，检测速度更快，适合实时场景。FasterR-CNN是两阶段检测器，精度较高但速度较慢。2.CESPCN（EfficientSub-PixelConvolutionalNeuralNetwork）通过多尺度特征融合实现超分辨率重建，核心思想是提高计算效率。3.C车道线检测属于边缘检测任务，常用Canny算子或Hough变换实现。4.BSSIM（StructuralSimilarityIndexMeasure）用于衡量图像相似度，考虑亮度、对比度和结构信息。5.DFaceNet通过深度学习模型提取人脸特征，在语义空间中实现人脸识别。6.C3DCNN通过多层堆叠捕捉三维空间关系，适用于医学影像分析中的病灶检测。7.CDeepSORT结合卡尔曼滤波和深度学习，适用于快速场景切换和遮挡处理。8.CDnCNN（DeepNeuralNetworkforImageDenoising）通过深度残差学习实现图像去噪，核心思想是增强感受野。9.CSLAM技术的主要挑战是环境感知精度，需要实时建图和定位。10.ACRNN（ConvolutionalRecurrentNeuralNetwork）模型包含CNN、RNN和CTC损失，用于文字识别。二、多选题答案与解析1.A,BFasterR-CNN和YOLOv5是目标检测的常用算法，语义分割和行人重识别不属于目标检测。2.A,B,C,D数据增强技术包括随机裁剪、颜色抖动、光照变化和弹性变形，均能有效提高模型泛化能力。3.A,B,CLiDAR、摄像头视觉和毫米波雷达均用于障碍物检测，GPS定位主要用于定位。4.A,B,CU-Net、MaskR-CNN和K-means可用于图像分割，边缘检测不属于分割任务。5.A,B脑部肿瘤检测和肺部CT分析是3DCNN的典型应用，X光片分类和MRI重建通常使用2D方法。6.A,B,CFaceNet、ArcFace和Eigenfaces用于人脸识别，YOLO-face属于目标检测。7.A,C,DSLAM技术涉及环境建图、定位估计和视觉里程计，语义分割是辅助技术。8.A,B,CDnCNN、BVDN和TVL1用于图像去噪，FISTA是优化算法，不直接用于去噪。9.A,B,CDeepSORT、FairMOT和SORT通过多目标跟踪处理遮挡问题，MIL属于检测算法。10.A,B,CCRNN模型包含CNN、RNN和CTC损失，AttentionMechanism不直接用于CRNN。三、判断题答案与解析1.√YOLOv5采用单阶段检测框架，检测速度更快，精度优于FasterR-CNN。2.√PSNR（PeakSignal-to-NoiseRatio）是衡量图像质量的常用指标，数值越高表示图像越接近原始图像。3.√SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）特征在旋转和尺度变化下具有不变性，适用于目标检测。4.√3DCNN通过多层堆叠捕捉三维空间关系，适用于医学影像分析中的病灶检测。5.√车道线检测属于边缘检测任务，常用Canny算子或Hough变换实现。6.√深度学习模型需要大量标注数据进行训练，以学习特征表示。7.√数据增强可以提高模型的泛化能力，避免过拟合。8.√FaceNet通过三元组损失学习人脸特征，在语义空间中实现人脸识别。9.√SLAM技术可以用于无人机的自主导航，实现环境建图和定位。10.×DnCNN算法适用于图像去噪，不适用于超分辨率重建。11.√YOLOv5算法采用单阶段检测框架，检测速度更快。12.√语义分割任务的目标是区分图像中的每个像素，属于像素级任务。13.×摄像头视觉需要结合其他传感器（如LiDAR）才能替代LiDAR。14.√K-means算法可以用于图像分割，通过聚类将像素分为不同类别。15.√脑部肿瘤检测是3DCNN的典型应用，可以捕捉病灶的三维结构。16.√ArcFace算法通过夹角损失优化人脸特征，提高识别精度。17.√视觉里程计是SLAM技术的重要组成部分，用于估计相机位姿。18.√BVDN（Boundary-awareVariationalDenoiser）算法适用于图像去噪。19.√DeepSORT算法通过卡尔曼滤波处理遮挡问题，提高跟踪精度。20.√CTC（ConnectionistTemporalClassification）损失用于文字识别中的序列对齐。四、简答题答案与解析1.FasterR-CNN算法流程-区域提议（RegionProposalNetwork,RPN）：生成候选框，并预测目标置信度。-分类与回归（RoIPooling&Head）：对候选框进行分类（前景/背景）和边界框回归，得到最终检测结果。-损失函数：包含分类损失和边界框回归损失。2.数据增强的作用-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。-减少标注数据需求，降低人力成本。3.SLAM技术在机器人视觉导航中的应用-环境建图：通过摄像头或LiDAR构建环境地图。-定位估计：实时估计机器人位姿。-路径规划：根据地图和位姿进行路径规划。4.目标检测与语义分割的区别-目标检测：定位图像中的目标并分类（如YOLO、FasterR-CNN）。-语义分割：区分图像中的每个像素（如U-Net、MaskR-CNN）。5.人脸识别系统中特征提取的方法-传统方法：SIFT、LBP、HOG。-深度学习方法：FaceNet、ArcFace、Eigenfaces。五、论述题答案与解析1.深度学习在自动驾驶领域中的应用及其挑战-应用：目标检