2026年计算机视觉工程师专业能力笔试预测模拟题集

2026年计算机视觉工程师专业能力笔试预测模拟题集一、单选题（共5题，每题2分，共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类别不平衡问题？A.均方误差（MSE）B.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）C.FocalLossD.HuberLoss2.以下哪种图像增强技术主要用于提高图像的对比度？A.高斯滤波B.直方图均衡化C.中值滤波D.Sobel算子3.在语义分割中，以下哪种模型结构常用于实现端到端的特征提取和分类？A.AlexNetB.U-NetC.VGG16D.ResNet4.以下哪种深度学习框架在工业界和学术界广泛用于计算机视觉任务？A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.Alloftheabove5.在人脸识别系统中，以下哪种技术常用于提高识别准确率？A.数据增强B.热力图可视化C.活体检测D.迁移学习二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.以下哪些技术可用于提高图像的清晰度？A.锐化滤波B.图像去噪C.波段融合D.高斯模糊2.在目标跟踪任务中，以下哪些方法常用于处理目标遮挡问题？A.卡尔曼滤波B.多目标跟踪（MOT）C.RANSAC算法D.光流法3.以下哪些模型结构属于深度残差网络（ResNet）的变体？A.VGG16B.DenseNetC.InceptionD.ResNeXt4.在自动驾驶系统中，以下哪些传感器常用于环境感知？A.激光雷达（LiDAR）B.毫米波雷达C.红外摄像头D.GPS定位系统5.以下哪些技术可用于提高视频的目标检测精度？A.3D卷积神经网络（3DCNN）B.光流法C.时空特征融合D.传统的2D卷积神经网络三、填空题（共5题，每题2分，共10分）1.在目标检测中，YOLOv5模型采用了_损失函数来优化边界框的回归任务。2.图像的_表示了像素值的分布情况，常用于图像增强任务。3.在语义分割中，_模型通过编码-解码结构实现了像素级别的分类。4.计算机视觉中常用的_滤波器可以去除图像中的高斯噪声。5.在人脸识别系统中，_技术用于检测人脸是否为真人，防止照片或视频攻击。四、简答题（共5题，每题4分，共20分）1.简述目标检测中非极大值抑制（NMS）的作用及其工作原理。2.解释图像直方图均衡化的原理及其在图像增强中的应用场景。3.描述语义分割与实例分割的区别，并举例说明各自的典型应用。4.说明深度学习框架TensorFlow和PyTorch在计算机视觉任务中的主要区别。5.描述光流法在视频分析中的作用及其计算方法。五、论述题（共1题，10分）在自动驾驶场景下，如何利用多传感器融合技术提高环境感知的鲁棒性和准确性？请结合具体技术和应用场景进行论述。答案与解析一、单选题答案与解析1.C.FocalLoss-解析：FocalLoss通过降低易分样本的权重来处理类别不平衡问题，适用于目标检测任务中的类别不平衡场景。2.B.直方图均衡化-解析：直方图均衡化通过调整图像的像素值分布来提高对比度，常用于医学图像和低对比度图像的增强。3.B.U-Net-解析：U-Net通过编码-解码结构实现端到端的像素分类，常用于医学图像分割等任务。4.D.Alloftheabove-解析：TensorFlow、PyTorch和Keras都是常用的深度学习框架，在计算机视觉任务中均有广泛应用。5.C.活体检测-解析：活体检测通过检测人脸的动态特征来防止照片或视频攻击，提高人脸识别系统的安全性。二、多选题答案与解析1.A.锐化滤波,B.图像去噪-解析：锐化滤波和图像去噪可以分别提高图像的清晰度和质量，而波段融合和高斯模糊主要用于图像处理的其他任务。2.A.卡尔曼滤波,B.多目标跟踪（MOT）-解析：卡尔曼滤波和多目标跟踪常用于处理目标遮挡问题，而RANSAC算法主要用于几何估计，光流法主要用于运动估计。3.B.DenseNet,D.ResNeXt-解析：DenseNet和ResNeXt是ResNet的变体，通过改进残差连接来提高模型性能，而VGG16和Inception属于其他类型的网络结构。4.A.激光雷达（LiDAR）,B.毫米波雷达,C.红外摄像头-解析：激光雷达、毫米波雷达和红外摄像头常用于自动驾驶系统的环境感知，而GPS定位系统主要用于定位，不直接用于感知。5.A.3D卷积神经网络（3DCNN）,C.时空特征融合-解析：3DCNN和时空特征融合可以有效处理视频中的时序信息，提高目标检测精度，而光流法和传统的2D卷积神经网络在视频分析中的应用相对有限。三、填空题答案与解析1.FocalLoss-解析：YOLOv5采用FocalLoss来优化边界框的回归任务，解决类别不平衡问题。2.直方图-解析：直方图表示了像素值的分布情况，常用于图像增强任务，如直方图均衡化。3.U-Net-解析：U-Net通过编码-解码结构实现了像素级别的分类，常用于语义分割任务。4.高斯滤波-解析：高斯滤波可以去除图像中的高斯噪声，常用于图像预处理。5.活体检测-解析：活体检测技术用于检测人脸是否为真人，防止照片或视频攻击，提高人脸识别系统的安全性。四、简答题答案与解析1.目标检测中非极大值抑制（NMS）的作用及其工作原理-作用：NMS用于去除目标检测中重复的边界框，保留最优的检测结果。-工作原理：首先根据置信度排序所有边界框，然后遍历每个边界框，将其与其他所有边界框计算交并比（IoU），若IoU大于阈值，则保留置信度较高的边界框，剔除其他边界框。2.图像直方图均衡化的原理及其在图像增强中的应用场景-原理：直方图均衡化通过调整图像的像素值分布，使得图像的直方图均匀分布，从而提高对比度。-应用场景：常用于医学图像、低对比度图像的增强，如X光片、遥感图像等。3.语义分割与实例分割的区别，并举例说明各自的典型应用-区别：语义分割将图像中的每个像素分类到预定义的类别中，而实例分割则进一步区分同一类别的不同实例。-应用场景：语义分割常用于自动驾驶中的道路分割、医学图像中的器官分割；实例分割常用于自动驾驶中的车辆检测、图像中的行人分割。4.深度学习框架TensorFlow和PyTorch在计算机视觉任务中的主要区别-TensorFlow：采用静态图计算，更适合大规模分布式训练，生态系统完善，但调试相对复杂。-PyTorch：采用动态图计算，更适合研究和调试，易于上手，但大规模分布式训练相对复杂。5.光流法在视频分析中的作用及其计算方法-作用：光流法用于估计视频帧之间的像素运动，常用于目标跟踪、运动估计等任务。-计算方法：常用Lucas-Kanade方法或Gaussian-Splatt方法计算光流，通过最小化像素邻域的运动差异来估计像素的运动矢量。五、论述题答案与解析在自动驾驶场景下，如何利用多传感器融合技术提高环境感知的鲁棒性和准确性？请结合具体技术和应用场景进行论述。-多传感器融合技术：自动驾驶系统通常采用激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达、红外摄像头、GPS等多种传感器进行环境感知，通过融合不同传感器的数据来提高感知的鲁棒性和准确性。-具体技术：-传感器标定：通过精确的传感器标定技术，确保不同传感器数据的空间对齐，提高融合效果。-数据层融合：将不同传感器的原始数据进行直接融合，适用于数据关联性较强的场景。-特征层融合：将不同传感器的数据转换为特征向量，再进行融合，适用于数据关联性较弱的场景。-决策层融合：将不同传感器的检测结果进行投票或加权融合，最终生成统一的决策结果。-应用场景：-道路检测：LiDAR和毫米波雷达可以提供高精度的道路信息，红外摄像头可以在夜间或恶劣天气条件下辅助检测。-目标检测：摄像头