2026年计算机视觉算法笔试题目集

2026年计算机视觉算法笔试题目集一、选择题（每题2分，共10题）说明：下列选项中只有一项是正确的。1.在目标检测任务中，以下哪种算法通常用于处理小目标检测问题？A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSDD.R-CNN2.在图像分割任务中，以下哪种模型属于深度学习模型？A.U-NetB.K-meansC.GMMD.K-NearestNeighbor3.在人脸识别任务中，以下哪种特征提取方法常用于提取光照不变特征？A.LBPB.HOGC.SIFTD.SURF4.在图像超分辨率任务中，以下哪种方法属于基于深度学习的方法？A.BicubicinterpolationB.SRCNNC.LanczosinterpolationD.Fouriertransform5.在视频目标跟踪任务中，以下哪种算法常用于处理遮挡问题？A.KalmanfilterB.MeanShiftC.DeepSORTD.K-means6.在图像分类任务中，以下哪种网络结构常用于处理小样本分类问题？A.VGG16B.ResNetC.WideResNetD.MobileNet7.在图像去噪任务中，以下哪种方法属于基于深度学习的方法？A.MedianfilterB.Non-localmeansC.DnCNND.Bilateralfilter8.在图像边缘检测任务中，以下哪种算子常用于处理噪声图像？A.SobeloperatorB.PrewittoperatorC.CannyedgedetectorD.Robertsoperator9.在图像质量评估任务中，以下哪种指标常用于评估图像的清晰度？A.PSNRB.SSIMC.NIQED.VMAF10.在图像生成任务中，以下哪种模型常用于生成高清图像？A.GANB.VAEC.DALL-ED.StyleGAN二、填空题（每空1分，共10空）说明：请将正确答案填写在横线上。1.在目标检测任务中，_________是一种常用的锚框生成方法。2.在图像分割任务中，_________是一种常用的超像素分割算法。3.在人脸识别任务中，_________是一种常用的特征归一化方法。4.在图像超分辨率任务中，_________是一种常用的损失函数。5.在视频目标跟踪任务中，_________是一种常用的数据关联方法。6.在图像分类任务中，_________是一种常用的数据增强方法。7.在图像去噪任务中，_________是一种常用的生成对抗网络模型。8.在图像边缘检测任务中，_________是一种常用的非极大值抑制方法。9.在图像质量评估任务中，_________是一种常用的结构相似性指标。10.在图像生成任务中，_________是一种常用的生成模型架构。三、简答题（每题5分，共6题）说明：请简要回答下列问题。1.简述目标检测算法中非极大值抑制（NMS）的作用。2.简述图像分割任务中U-Net网络的结构特点。3.简述人脸识别任务中特征归一化的作用。4.简述图像超分辨率任务中深度学习方法的优势。5.简述视频目标跟踪任务中遮挡问题的处理方法。6.简述图像分类任务中数据增强的意义。四、计算题（每题10分，共2题）说明：请根据题目要求进行计算。1.假设一张图像的分辨率为1024×1024，使用3x3的卷积核进行卷积操作，步长为1，填充为0。请计算输出图像的分辨率。2.假设一个图像分类任务的准确率为90%，召回率为80%，请计算该任务的F1分数。五、论述题（每题15分，共2题）说明：请详细论述下列问题。1.论述深度学习在计算机视觉任务中的优势与挑战。2.论述图像生成任务中GAN模型的训练难点与改进方法。答案与解析一、选择题答案1.C2.A3.A4.B5.C6.D7.C8.C9.B10.D解析：1.SSD（SingleShotMultiBoxDetector）通过多尺度特征图处理小目标检测问题。2.U-Net是一种基于深度学习的图像分割模型。3.LBP（LocalBinaryPatterns）常用于提取光照不变特征。4.SRCNN（Super-ResolutionConvolutionalNeuralNetwork）是一种基于深度学习的超分辨率模型。5.DeepSORT（DeepSimpleOnlineandRealtimeTracking）常用于处理遮挡问题。6.MobileNet常用于小样本分类问题。7.DnCNN（DeepNeuralNetworkConvolutions）是一种基于深度学习的图像去噪模型。8.Canny边缘检测器常用于处理噪声图像。9.SSIM（StructuralSimilarityIndexMeasure）常用于评估图像的清晰度。10.StyleGAN常用于生成高清图像。二、填空题答案1.Anchorbox2.SLIC3.L2normalization4.L1loss5.Hungarianalgorithm6.Dataaugmentation7.DnCNN8.Non-maximumsuppression9.SSIM10.GAN解析：1.Anchorbox是目标检测中常用的锚框生成方法。2.SLIC（SimpleLinearIterativeClustering）是一种超像素分割算法。3.L2normalization（L2归一化）常用于人脸识别任务中的特征归一化。4.L1loss（L1损失）常用于图像超分辨率任务。5.Hungarianalgorithm（匈牙利算法）常用于视频目标跟踪中的数据关联。6.Dataaugmentation（数据增强）常用于图像分类任务。7.DnCNN（DeepNeuralNetworkConvolutions）是一种图像去噪模型。8.Non-maximumsuppression（非极大值抑制）常用于图像边缘检测。9.SSIM（StructuralSimilarityIndexMeasure）是一种结构相似性指标。10.GAN（GenerativeAdversarialNetwork）是一种图像生成模型架构。三、简答题答案1.非极大值抑制（NMS）的作用：NMS用于去除目标检测中重叠的检测框，保留置信度最高的框。通过比较相邻框的交并比（IoU），剔除IoU大于阈值的低置信度框，从而优化检测结果。2.U-Net网络的结构特点：U-Net采用编码器-解码器结构，编码器部分进行特征提取，解码器部分进行上采样，通过跳跃连接融合低层特征，提高分割精度。3.特征归一化的作用：特征归一化可以消除光照、尺度等因素的影响，使特征更具鲁棒性，提高人脸识别的准确率。4.深度学习方法在图像超分辨率任务中的优势：深度学习模型可以通过学习多尺度特征，生成更逼真的高分辨率图像，且无需依赖手工设计的先验知识。5.视频目标跟踪任务中遮挡问题的处理方法：常用方法包括：多假设跟踪（MHT）、数据关联算法（如匈牙利算法）、基于深度学习的跟踪模型（如DeepSORT）等。6.图像分类任务中数据增强的意义：数据增强可以扩充训练数据集，提高模型的泛化能力，减少过拟合风险。常用方法包括旋转、翻转、裁剪等。四、计算题答案1.输出图像分辨率计算：输出分辨率=(输入分辨率-卷积核尺寸+2×填充)/步长+1=(1024-3+2×0)/1+1=1022输出分辨率：1022×10222.F1分数计算：F1=2×(精确率×召回率)/(精确率+召回率)=2×(0.9×0.8)/(0.9+0.8)=0.72F1分数：0.72五、论述题答案1.深度学习在计算机视觉任务中的优势与挑战：优势：-自动学习特征，无需手工设计。-泛化能力强，适应性强。-处理复杂任务效果好（如目标检测、分割等）。挑战：-计算资源需求高。-需要大量标注数据。-模型可解释性差。2.图像生成任务中GAN模型的训练难点与改进