人工智能图像检索工程师岗位招聘考试试卷及答案

人工智能图像检索工程师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（10题，每题1分）1.深度学习中用于图像特征提取的经典卷积网络有________、ResNet等。2.图像检索中余弦相似度的取值范围是________。3.CBIR的中文全称是________。4.FAISS中常用的高维索引结构有IVF、________等。5.图像预处理的常用操作包括归一化、________、直方图均衡化等。6.哈希编码将高维特征映射为________以加速检索。7.多模态图像检索涉及的典型模态有文本、________等。8.图像检索召回率的定义是________。9.ViT的输入是图像分割后的________序列。10.局部敏感哈希（LSH）的核心思想是________。二、单项选择题（10题，每题2分）1.不属于图像特征提取模型的是？A.CNNB.ViTC.SVMD.ResNet2.适合高维特征匹配的相似度度量是？A.欧氏距离B.余弦相似度C.曼哈顿距离D.切比雪夫距离3.FAISS的主要功能是？A.图像预处理B.特征提取C.高维索引检索D.模型训练4.属于多模态图像检索的是？A.图像搜图像B.文本搜图像C.图像分类D.图像分割5.哈希编码不包括的目的是？A.降维B.加速检索C.减少存储D.提高特征精度6.SIFT是哪种特征提取方法？A.全局特征B.局部特征C.语义特征D.文本特征7.查准率（Precision）的公式是？A.正确检索数/总检索数B.正确检索数/总相关数C.总检索数/正确检索数8.ViT的核心创新是？A.卷积堆叠B.注意力引入图像C.池化优化D.残差连接9.实时检索常用加速技术是？A.特征量化B.增加模型层数C.提高分辨率D.减少训练数据10.图像检索的性能指标是？A.准确率B.召回率C.损失函数D.学习率三、多项选择题（10题，每题2分）1.深度学习图像特征提取模型包括？A.CNNB.ViTC.ResNetD.Transformer2.图像检索关键步骤有？A.特征提取B.索引构建C.相似度匹配D.结果排序3.哈希编码类型有？A.LSHB.深度学习哈希C.二进制哈希D.文本哈希4.FAISS常用索引类型有？A.IVFB.PQC.HNSWD.KD树5.多模态检索方式包括？A.文本-图像B.图像-文本C.跨模态融合D.图像-图像6.图像预处理操作有？A.归一化B.去噪C.resizeD.直方图均衡化7.检索性能指标有？A.召回率B.查准率C.F1值D.mAP8.实时检索优化技术有？A.特征量化B.索引分区C.GPU加速D.缓存机制9.图像特征类型包括？A.全局特征B.局部特征C.语义特征D.视觉特征10.CBIR发展阶段包括？A.传统CBIRB.深度学习CBIRC.多模态CBIRD.无监督CBIR四、判断题（10题，每题2分）1.CNN提取的是全局特征。（）2.哈希编码会损失部分特征精度。（）3.FAISS只能在CPU上运行。（）4.mAP是平均精度均值。（）5.多模态检索不需要对齐特征。（）6.SIFT是局部特征提取方法。（）7.余弦相似度适合高维特征匹配。（）8.索引构建是离线过程。（）9.召回率越高越好。（）10.ViT更适合处理大图像。（）五、简答题（4题，每题5分）1.简述传统CBIR与深度学习CBIR的核心区别。2.哈希编码在图像检索中的主要作用是什么？3.简述FAISS的核心优势。4.多模态图像检索的关键技术有哪些？六、讨论题（2题，每题5分）1.如何优化高维图像特征的检索速度？2.多模态图像检索中模态对齐的难点及解决思路？---答案部分一、填空题答案1.AlexNet（或VGG等合理即可）2.[-1,1]3.基于内容的图像检索4.PQ（或HNSW等合理即可）5.去噪（或resize等合理即可）6.低维二进制码7.音频（或视频等合理即可）8.正确检索的相关图像数/总相关图像数9.Patch（图像块）10.相似特征映射到相同哈希桶的概率更高二、单项选择题答案1.C2.B3.C4.B5.D6.B7.A8.B9.A10.B三、多项选择题答案1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ABCD5.ABC6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABC四、判断题答案1.√2.√3.×4.√5.×6.√7.√8.√9.×10.√五、简答题答案1.传统CBIR依赖人工设计的视觉特征（颜色、纹理等），泛化能力弱；深度学习CBIR通过CNN/ViT自动提取语义特征，能捕捉复杂视觉信息，检索精度更高，适配大规模数据。2.哈希编码将高维特征映射为低维二进制码，减少存储占用；通过哈希桶索引缩小检索范围，提升速度；支持近似最近邻检索，平衡精度与效率。3.FAISS专为高维特征设计，支持多种索引（IVF、PQ等）；集成GPU加速，速度快；适配百万级以上数据；API简洁易集成。4.关键技术：跨模态特征提取（统一特征空间）、模态对齐（特征一致性映射）、多模态融合（特征/注意力融合）、跨模态匹配（相似度计算）。六、讨论题答案1.优化方向：①特征量化（PQ压缩降维）；②索引优化（IVF分区、HNSW图索引）；③硬件加速（GPU/TPU并行）；④缓存热门结果；⑤特征降维（PCA预处理）；⑥近似检索