2026年计算机视觉理论与实践测试题

2026年计算机视觉理论与实践测试题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）注：每题只有一个最符合题意的选项。1.在自动驾驶场景中，为了提高目标检测的准确率，以下哪种方法最适用于处理光照剧烈变化的场景？A.传统的Haar特征+AdaBoost分类器B.R-CNN系列两阶段检测器C.YOLOv5结合注意力机制模块D.FasterR-CNN单阶段检测器2.关于语义分割任务，以下哪种损失函数在处理小目标分割时表现最佳？A.DiceLossB.IoULossC.FocalLossD.CELoss3.在人脸识别系统中，为了提升跨光照和姿态变化的鲁棒性，以下哪种技术最为常用？A.传统PCA降维B.深度学习特征嵌入（如Siamese网络）C.LBP局部二值模式D.HOG方向梯度直方图4.对于视频目标跟踪任务，以下哪种算法在处理遮挡问题时的表现最稳定？A.卡尔曼滤波（KalmanFilter）B.光流法（OpticalFlow）C.DeepSORT结合匈牙利算法D.Meanshift聚类算法5.在工业质检领域，检测产品表面微小瑕疵时，以下哪种模型结构更适合？A.ResNet50B.VGG16C.MobileNetV3D.SENet6.关于生成对抗网络（GAN）在图像超分辨率任务中的应用，以下哪种损失函数能够有效缓解模式崩溃问题？A.L1损失B.L2损失C.PerceptualLoss（感知损失）D.WGAN-GP（梯度惩罚损失）7.在无人机航拍图像拼接任务中，以下哪种算法能够高效处理大范围场景的几何变形？A.SIFT特征点匹配B.ORB特征点匹配C.RANSAC随机抽样一致性D.GAN-based图像融合8.在医学影像分析中，检测病灶时，以下哪种评估指标最适用于衡量假阴性（漏检）的危害性？A.Precision（精确率）B.Recall（召回率）C.F1-ScoreD.AUC（ROC曲线下面积）9.关于三维视觉重建任务，以下哪种方法在低纹理场景（如墙壁）中重建效果最差？A.StructurefromMotion（SfM）B.Multi-ViewStereo（MVS）C.PhotometricStereoD.NeuralRadianceFields（NeRF）10.在实时视频处理中，以下哪种模型架构在保证速度的同时能够兼顾高精度？A.InceptionV3B.ShuffleNetV2C.DenseNet201D.ResNet152二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）注：每题有多个正确选项，漏选、错选均不得分。1.在自动驾驶的感知系统中，以下哪些技术能够协同工作以实现端到端的场景理解？A.深度相机（DepthCamera）B.激光雷达（LiDAR）C.颜色相机（RGBCamera）D.惯性测量单元（IMU）E.GPS定位模块2.对于医学影像分割任务，以下哪些方法可以用于处理噪声数据？A.高斯滤波（GaussianBlur）B.中值滤波（MedianFilter）C.U-Net结合DropoutD.超分辨率改进（如ESRGAN）E.模糊C均值聚类（FCM）3.在视频动作识别任务中，以下哪些技术能够提升长时序行为的建模能力？A.3DCNN（如C3D）B.RNN（如LSTM）C.Transformer（如ViT）D.TemporalSegmentNetwork（TSN）E.MotionBoundaryLoss4.在工业缺陷检测中，以下哪些因素会影响模型训练的效果？A.数据集的类别不平衡B.图像分辨率过低C.预训练模型的适配性D.标注噪声的存在E.计算资源限制5.关于人脸美化任务，以下哪些方法能够同时提升皮肤纹理和五官立体感？A.GAN-basedSuper-ResolutionB.StyleTransfer（风格迁移）C.3DMM（多视图模型）D.LocalFeatureEnhancement（局部特征增强）E.DeepImagePrior三、填空题（共10题，每题1.5分，合计15分）注：请将答案填写在横线上。1.在目标检测中，非极大值抑制（NMS）算法用于消除重叠的检测框。2.语义分割中，IoU（IntersectionoverUnion）指标常用于评估模型性能。3.生成对抗网络中，生成器（Generator）负责生成假样本，判别器（Discriminator）负责区分真假样本。4.视频目标跟踪中，卡尔曼滤波能够融合多帧信息进行状态估计。5.工业质检中，FocalLoss能够缓解类别不平衡问题。6.三维视觉重建中，SfM（StructurefromMotion）通过运动恢复结构。7.医学影像分割中，DiceLoss常用于衡量像素级重叠度。8.实时视频处理中，MobileNetV3因其轻量化结构而被广泛使用。9.人脸美化任务中，3DMM能够建模人脸的三维结构。10.生成对抗网络中，模式崩溃（ModeCollapse）是指生成器无法覆盖整个数据分布。四、简答题（共5题，每题5分，合计25分）注：请简要回答下列问题，每题不超过150字。1.简述目标检测与语义分割的主要区别及其应用场景差异。目标检测定位物体并分类，适用于自动驾驶、视频监控；语义分割像素级分类，适用于医学影像、地图生成。2.什么是生成对抗网络（GAN）？简述其基本原理。GAN由生成器和判别器组成，通过对抗训练学习数据分布，生成器生成假样本，判别器区分真假，最终收敛至真实数据分布。3.在视频目标跟踪中，遮挡问题如何影响模型性能？有哪些缓解方法？遮挡导致目标丢失或身份切换，可使用DeepSORT结合卡尔曼滤波或外观特征融合缓解。4.简述深度学习模型在医学影像分析中的优势。模型能自动学习特征，对噪声鲁棒，适用于小样本、复杂病灶检测，如脑部肿瘤分割。5.在工业质检中，如何处理数据集类别不平衡问题？可采用过采样、欠采样、代价敏感学习或FocalLoss优化，提升少数类样本权重。五、论述题（共1题，10分）注：请结合实际应用场景，深入分析计算机视觉技术的挑战与未来发展趋势。题目：随着工业4.0和智能制造的发展，计算机视觉技术在工业质检、机器人引导等领域的应用日益广泛。然而，实际场景中仍面临光照变化、小目标检测、标注成本高等挑战。请结合深度学习技术，分析当前计算机视觉在工业应用中的主要瓶颈，并探讨未来可能的技术突破方向（如自监督学习、联邦学习等）。答案与解析一、单选题答案与解析1.C-解析：YOLOv5结合注意力机制（如CBAM）能够动态调整特征图权重，有效缓解光照变化影响。其他选项或传统方法在剧烈光照变化下性能下降。2.A-解析：DiceLoss对小目标更敏感，通过像素级重叠度计算，适合医学病灶分割。IoU和FocalLoss更通用，CELoss为分类损失。3.B-解析：深度学习特征嵌入（Siamese网络）通过对比学习提取鲁棒特征，优于传统PCA或局部特征描述符。4.C-解析：DeepSORT结合匈牙利算法能够处理遮挡时的身份切换，优于卡尔曼滤波（单一目标）或光流法（无身份关联）。5.C-解析：工业质检需轻量级模型，MobileNetV3兼顾精度与速度，适合实时检测。ResNet50和VGG16过重，SENet需额外注意力模块。6.C-解析：PerceptualLoss基于特征空间距离，能有效缓解模式崩溃，优于L1/L2损失（仅像素级优化）。WGAN-GP主要用于稳定训练，非缓解崩溃。7.C-解析：RANSAC通过随机抽样剔除异常点，适合处理大范围场景几何变形。SIFT/ORB用于特征匹配，GAN-based融合关注结果。8.B-解析：召回率衡量查全率，假阴性（漏检）危害大时优先提升Recall。Precision关注查准率，AUC综合评估。9.C-解析：PhotometricStereo依赖光照方向一致性，低纹理场景信息不足，重建效果差。SfM/MVS依赖密集匹配，NeRF基于深度学习重建。10.B-解析：ShuffleNetV2通过分组卷积大幅压缩参数，兼顾速度与精度。InceptionV3/ResNet152过重，DenseNet201参数量大。二、多选题答案与解析1.A,B,C-解析：自动驾驶需多传感器融合，深度相机、LiDAR、RGB相机协同工作。IMU/GPS辅助定位，非核心感知模块。2.B,C,D-解析：中值滤波/高斯滤波预处理噪声，U-Net结合Dropout增强鲁棒性，ESRGAN提升细节，FCM用于聚类非分割任务。3.A,B,D,E-解析：3DCNN/RNN/TSN直接处理时序，Transformer（如ViT）也可通过全局注意力建模长时序，MotionBoundaryLoss优化轨迹。4.A,B,C,D-解析：类别不平衡、低分辨率、模型适配性、标注噪声均影响性能。计算资源非核心瓶颈。5.A,C,D-解析：GAN-based超分辨率提升纹理，3DMM建模五官立体感，LocalFeatureEnhancement增强细节。StyleTransfer侧重风格迁移。三、填空题答案与解析1.非极大值抑制（NMS）-解析：目标检测后通过IoU阈值筛选重叠框，消除冗余。2.IoU（IntersectionoverUnion）-解析：语义分割用IoU衡量像素级重叠，优于其他指标。3.生成器（Generator）-解析：GAN中生成器负责伪造数据，与判别器对抗学习。4.卡尔曼滤波-解析：视频跟踪中融合连续观测，预测目标状态。5.FocalLoss-解析：缓解类别不平衡，降低易分样本权重。6.SfM（StructurefromMotion）-解析：通过多视图运动恢复三维结构，但低纹理场景效果差。7.DiceLoss-解析：医学分割中衡量Dice系数，关注像素级重叠。8.MobileNetV3-解析：轻量级结构，适合实时视频处理，兼顾精度与速度。9.3DMM（Multi-ViewMorphableModel）-解析：建模人脸三维结构，用于美化或表情分析。10.模式崩溃（ModeCollapse）-解析：生成器仅生成部分数据分布，无法覆盖整体样本。四、简答题答案与解析1.目标检测与语义分割的区别及应用-目标检测定位分类物体（如自动驾驶中的车辆），语义分割像素级分类（如医学病灶分割）。应用差异：前者关注边界框，后者关注像素归属。2.GAN的基本原理-GAN由生成器（生成假样本）和判别器（判别真假）组成，通过对抗训练使生成器逼近真实数据分布。3.视频跟踪中的遮挡问题及缓解方法-遮挡导致目标丢失或身份混淆，可使用DeepSORT结合卡尔曼滤波预测轨迹，或融合外观/运动特征提升鲁棒性。4.深度学习在医学影像分析中的优势-自动特征学习、对噪声鲁棒、适应小样本，适合复杂病灶（如肿瘤）分割，且可迁移至多模态数据。5.工业质检中的数据集不平衡处理-过采样（如SMOTE）、欠采样、代价敏感学习（调整损失权重）、FocalLoss（降低易分样本损失）。五、论述题答案与解析题目：计算机视觉在工业应用中的挑战与未来趋势解析：挑战：1.光照与几何变化：工业环境光照不稳定，小目标检测难度大（如焊缝缺陷）。