2026年计算机视觉与人工智能算法题目集

2026年计算机视觉与人工智能算法题目集一、单选题（每题2分，共20题）1.在自动驾驶场景中，用于检测行人、车辆等目标的常用算法是？A.卷积神经网络（CNN）B.循环神经网络（RNN）C.支持向量机（SVM）D.隐马尔可夫模型（HMM）2.以下哪种损失函数常用于目标检测任务中的边界框回归？A.交叉熵损失B.均方误差（MSE）C.IOU损失（IntersectionoverUnion）D.逻辑回归损失3.在图像分割中，U-Net模型的核心优势在于？A.计算效率高B.对小目标识别能力强C.不需要大量标注数据D.全局信息融合能力弱4.用于衡量图像质量与原始图像相似度的指标是？A.F1分数B.PSNR（峰值信噪比）C.AUC（ROC曲线下面积）D.IoU（交并比）5.在人脸识别中，用于提取特征向量的主流模型是？A.逻辑回归B.线性判别分析（LDA）C.深度特征嵌入（如FaceNet）D.K近邻（KNN）6.以下哪种算法适用于实时视频流中的目标跟踪？A.GAN（生成对抗网络）B.卡尔曼滤波（KalmanFilter）C.朴素贝叶斯D.决策树7.在语义分割中，生成对抗网络（GAN）的主要作用是？A.提高分割精度B.辅助数据增强C.降低计算复杂度D.生成虚拟图像8.用于评估分类模型泛化能力的指标是？A.最大似然估计（MLE）B.过拟合率C.验证集准确率D.梯度下降速度9.在医学影像分析中，用于检测病灶的算法常结合？A.线性回归B.深度学习（如ResNet）C.决策树D.贝叶斯网络10.以下哪种技术可用于解决图像中的光照变化问题？A.数据增强B.直方图均衡化C.模型迁移D.迁移学习二、多选题（每题3分，共10题）1.深度学习在计算机视觉中的主要应用包括？A.目标检测B.图像分类C.视频分析D.自然语言处理2.用于优化深度学习模型训练的常用技术有？A.DropoutB.BatchNormalizationC.MomentumD.L1/L2正则化3.在自动驾驶领域，常用的传感器包括？A.激光雷达（LiDAR）B.摄像头C.毫米波雷达（Radar）D.GPS定位模块4.图像分割的常见方法包括？A.U-NetB.FCN（FullyConvolutionalNetwork）C.MaskR-CNND.K-means聚类5.用于提高模型鲁棒性的方法有？A.数据增强B.数据清洗C.模型集成D.超参数调优6.目标检测的常见评估指标包括？A.PrecisionB.RecallC.mAP（meanAveragePrecision）D.IoU7.人脸识别系统的核心模块包括？A.人脸检测B.特征提取C.相似度匹配D.活体检测8.视频分析中的常见任务包括？A.行为识别B.目标跟踪C.场景分类D.视频摘要9.图像去噪的常用方法包括？A.中值滤波B.线性回归C.基于深度学习的去噪模型（如DnCNN）D.迭代优化算法10.计算机视觉在智慧城市中的应用场景包括？A.交通流量监测B.人脸识别门禁C.环境监测D.智能零售三、填空题（每题2分，共15题）1.在目标检测中，YOLOv5模型的核心思想是__________。2.语义分割的目的是将图像中的每个像素分配到__________类别。3.用于衡量目标检测模型性能的指标是__________。4.深度学习模型训练中，__________是一种常用的正则化技术。5.在人脸识别中，__________模型常用于提取高维特征向量。6.视频分析中，__________算法可用于检测视频中的人体动作。7.图像去噪的目的是去除图像中的__________噪声。8.在自动驾驶中，__________传感器主要用于测量距离。9.语义分割的常用损失函数是__________。10.用于评估分类模型泛化能力的指标是__________。11.在图像分类中，__________是一种常用的数据增强方法。12.目标跟踪的目的是在视频序列中__________目标。13.深度学习模型训练中，__________是一种常用的优化算法。14.计算机视觉在智慧城市中的应用场景包括__________。15.在医学影像分析中，__________模型常用于病灶检测。四、简答题（每题5分，共5题）1.简述目标检测与语义分割的区别。2.解释什么是数据增强，并列举三种常见的数据增强方法。3.说明深度学习模型训练中，过拟合和欠拟合的表现及解决方法。4.简述人脸识别系统的核心流程。5.列举三种计算机视觉在智慧交通中的应用场景，并说明其作用。五、编程题（每题10分，共2题）1.编写一段Python代码，使用PyTorch实现一个简单的CNN模型，用于图像分类任务（输入尺寸为28x28的单通道灰度图像，输出10个类别）。2.编写一段Python代码，使用OpenCV实现图像的灰度化、高斯模糊和Canny边缘检测。答案与解析一、单选题答案1.A2.C3.B4.B5.C6.B7.B8.C9.B10.B二、多选题答案1.ABC2.ABCD3.ABC4.ABC5.ABCD6.ABC7.ABCD8.ABCD9.ACD10.ABC三、填空题答案1.单阶段检测2.语义3.mAP4.Dropout5.FaceNet6.人体动作识别7.噪声8.激光雷达（LiDAR）9.Dice损失10.验证集准确率11.随机裁剪12.追踪13.Adam14.交通流量监测15.ResNet四、简答题解析1.目标检测与语义分割的区别-目标检测：在图像中定位并分类物体，输出结果为边界框和类别标签（如YOLO、SSD）。-语义分割：将图像中的每个像素分配到语义类别（如U-Net、FCN），输出结果为像素级标注图。2.数据增强及其方法-数据增强：通过变换原始数据生成新的训练样本，提高模型泛化能力。-常见方法：随机裁剪、旋转、翻转、色彩抖动等。3.过拟合与欠拟合-过拟合：模型在训练集上表现好，但在测试集上表现差，表现为训练误差低、测试误差高。-解决方法：增加数据量、使用正则化（L1/L2）、Dropout等。-欠拟合：模型在训练集和测试集上都表现差，表现为训练误差高、测试误差也高。-解决方法：增加模型复杂度、调整学习率等。4.人脸识别系统核心流程-人脸检测：定位图像中的人脸区域。-人脸对齐：标准化人脸位置和姿态。-特征提取：使用深度学习模型（如FaceNet）提取特征向量。-相似度匹配：计算输入人脸与数据库中特征的相似度，判断是否为同一人。5.智慧交通应用场景-交通流量监测：通过摄像头分析路口车流量，优化信号灯配时。-车辆识别：检测闯红灯、违章停车等行为。-多目标跟踪：实时监控高速公路上的车辆和行人。五、编程题解析1.PyTorchCNN模型代码pythonimporttorchimporttorch.nnasnnclassSimpleCNN(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleCNN,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,16,kernel_size=3,stride=1,padding=1)self.conv2=nn.Conv2d(16,32,kernel_size=3,stride=1,padding=1)self.fc1=nn.Linear(321414,128)self.fc2=nn.Linear(128,10)self.relu=nn.ReLU()self.pool=nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)defforward(self,x):x=self.pool(self.relu(self.conv1(x)))x=self.pool(self.relu(self.conv2(x)))x=x.view(-1,321414)x=self.relu(self.fc1(x))x=self.fc2(x)returnx2.OpenCV图像处理代码pythonimportcv2img=cv2.imre