2026年计算机视觉工程师笔试题目

2026年计算机视觉工程师笔试题目一、单选题（共5题，每题2分，合计10分）1.在目标检测任务中，以下哪种损失函数通常用于处理小目标检测问题？A.均方误差（MSE）B.FocalLossC.均值绝对误差（MAE）D.HingeLoss2.以下哪种算法通常用于图像超分辨率任务？A.K-Means聚类B.卷积自编码器（ConvolutionalAutoencoder）C.PageRankD.Apriori算法3.在图像分割任务中，以下哪种模型属于深度学习模型？A.K-NearestNeighbor（KNN）B.U-NetC.决策树D.神经网络4.以下哪种技术常用于去除图像噪声？A.图像压缩B.中值滤波C.图像增强D.图像配准5.在人脸识别任务中，以下哪种度量通常用于衡量识别准确率？A.PrecisionB.RecallC.F1-ScoreD.相似度（CosineSimilarity）二、多选题（共4题，每题3分，合计12分）1.以下哪些属于深度学习在计算机视觉中的应用领域？A.目标检测B.图像分类C.机器翻译D.图像分割2.以下哪些属于图像增强技术？A.锐化B.直方图均衡化C.噪声去除D.图像压缩3.以下哪些属于常见的图像处理任务？A.图像滤波B.图像配准C.图像重建D.图像分类4.以下哪些属于目标检测模型中的关键组件？A.损失函数B.非极大值抑制（NMS）C.卷积层D.感知野（ReceptiveField）三、填空题（共5题，每题2分，合计10分）1.在图像分类任务中，常用的数据增强技术包括______和______。2.计算机视觉中常用的特征提取方法包括______和______。3.图像分割的主要目标是将图像划分为不同的______。4.目标检测模型中，通常使用______来衡量检测框的准确率。5.在人脸识别任务中，常用的特征提取方法是______。四、简答题（共4题，每题5分，合计20分）1.简述目标检测和图像分类的主要区别。2.简述图像分割的基本流程。3.简述图像增强的主要目的和方法。4.简述人脸识别的基本流程。五、计算题（共2题，每题10分，合计20分）1.假设一个图像分类模型的准确率为90%，召回率为80%，请计算该模型的F1-Score。2.假设一个目标检测模型的IoU（IntersectionoverUnion）阈值为0.5，检测框的IoU分别为0.6、0.4、0.7，请计算非极大值抑制（NMS）后的检测结果。六、论述题（共1题，20分）请论述计算机视觉在自动驾驶中的应用及其关键技术。答案与解析一、单选题答案1.B-解析：FocalLoss适用于小目标检测，因为它可以降低易分样本的权重，从而提高小目标的检测性能。2.B-解析：卷积自编码器是一种深度学习模型，常用于图像超分辨率任务，通过学习图像的压缩表示来重建高分辨率图像。3.B-解析：U-Net是一种基于深度学习的图像分割模型，广泛应用于医学图像分割等领域。4.B-解析：中值滤波是一种常用的图像去噪技术，可以有效去除椒盐噪声和高斯噪声。5.D-解析：相似度（CosineSimilarity）常用于衡量人脸特征向量的相似度，从而实现人脸识别。二、多选题答案1.A、B、D-解析：C选项机器翻译属于自然语言处理领域，不属于计算机视觉。2.A、B、C-解析：D选项图像压缩属于图像处理，但主要目的是降低存储空间，不属于增强技术。3.A、B、C-解析：D选项图像分类属于计算机视觉任务，但更偏向于目标检测或语义分割的范畴。4.A、B、C-解析：D选项感知野属于卷积神经网络的结构特性，不属于模型组件。三、填空题答案1.随机旋转、随机裁剪-解析：数据增强技术常用于提高模型的泛化能力，随机旋转和裁剪是常见的增强方法。2.传统特征提取（如SIFT）、深度学习特征提取（如VGG）-解析：传统特征提取方法如SIFT（尺度不变特征变换）和深度学习特征提取方法如VGG（VisualGeometryGroup）模型都是常用的特征提取方法。3.区域-解析：图像分割的主要目标是将图像划分为不同的区域，每个区域具有相似的特征。4.平均精度（AP）-解析：平均精度（AP）是目标检测模型中常用的性能指标，用于衡量检测框的准确率。5.主成分分析（PCA）-解析：主成分分析（PCA）常用于人脸识别任务中的特征提取，可以有效降低特征维度。四、简答题答案1.目标检测和图像分类的主要区别-目标检测：在图像中定位并分类多个目标，输出目标的位置（如边界框）和类别。-图像分类：将整个图像分类为预定义的类别之一，不涉及目标位置信息。2.图像分割的基本流程-图像预处理（去噪、增强）→特征提取（如边缘、纹理）→图像分割（如阈值分割、区域生长）→后处理（细化、平滑）。3.图像增强的主要目的和方法-目的：提高图像质量，突出重要信息，降低噪声。-方法：对比度增强、锐化、直方图均衡化等。4.人脸识别的基本流程-人脸检测→人脸对齐→特征提取（如PCA、LBP）→人脸比对（计算相似度）→识别结果。五、计算题答案1.F1-Score计算-F1-Score=2PrecisionRecall/(Precision+Recall)-Precision=TP/(TP+FP)=90%-Recall=TP/(TP+FN)=80%-F1-Score=20.90.8/(0.9+0.8)=0.8361≈83.61%2.NMS计算-IoU阈值0.5，检测框IoU为0.6、0.4、0.7：-保留IoU>=0.5的检测框（0.6、0.7），IoU为0.4的框被抑制。-最终保留的框IoU为0.6和0.7。六、论述题答案计算机视觉在自动驾驶中的应用及其关键技术计算机视觉在自动驾驶中扮演着核心角色，主要应用于以下方面：1.环境感知-通过摄像头、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达等传感器获取道路信息，包括车道线、交通标志、行人、车辆等。-关键技术：目标检测（如YOLO、SSD）、语义分割（如DeepLab）、实例分割（如MaskR-CNN）。2.车道保持与识别-识别车道线，实现车辆在车道内的稳定行驶。-关键技术：边缘检测（如Canny算法）、霍夫变换、深度学习模型（如U-Net）。3.交通标志识别-识别交通标志，为车辆提供决策依据。-关键技术：图像分类模型（如ResNet）、目标检测（如FasterR-CNN）。4.行人检测与避障-检测行人、动物等障碍物，避免碰撞。-关键技术：目标检测模型（如YOLOv5）、多传感器融合（摄像头+LiDAR）。5.路径规划与决策-根据环境感知结果，规划安全、高效的行驶路