2026年计算机视觉竞赛题集及答案详解

2026年计算机视觉竞赛题集及答案详解一、选择题（每题2分，共10题）说明：本部分考察计算机视觉基础知识及算法原理。1.在目标检测任务中，以下哪种算法通常采用滑动窗口方法进行特征提取？（）A.YOLOv5B.FasterR-CNNC.SSDD.R-CNN2.以下哪种图像增强技术主要用于提高图像对比度？（）A.直方图均衡化B.锐化滤波C.中值滤波D.高斯模糊3.在语义分割中，以下哪种模型通常采用U-Net结构？（）A.MaskR-CNNB.DeepLabv3+C.FasterR-CNND.YOLOv54.以下哪种技术可用于解决光照变化对图像识别的影响？（）A.光照归一化B.数据增强C.灰度化处理D.直方图均衡化5.在人脸识别中，以下哪种特征提取方法属于深度学习方法？（）A.LBPB.HOGC.VGGFaceD.SIFT二、填空题（每空1分，共5题）说明：本部分考察计算机视觉核心概念及术语。6.计算机视觉中，用于描述图像局部特征的算子是__________。7.在目标检测任务中，"IoU"通常指__________。8.图像的"分辨率"是指图像的__________。9.语义分割中，"Pixel-wise"表示__________。10.计算机视觉中，"数据增强"的目的是__________。三、简答题（每题5分，共4题）说明：本部分考察对计算机视觉算法及应用的深入理解。11.简述YOLOv5与FasterR-CNN在目标检测任务中的主要区别。12.解释什么是"语义分割"，并说明其在自动驾驶中的应用场景。13.描述图像去噪的常用方法及其原理。14.为什么数据增强在计算机视觉任务中非常重要？请列举三种常见的数据增强技术。四、编程题（每题15分，共2题）说明：本部分考察编程实现能力，需结合Python及OpenCV库。15.编写Python代码实现以下功能：-读取一张彩色图像（假设文件名为"input.jpg"）。-将图像转换为灰度图像。-对灰度图像应用Sobel算子进行边缘检测。-保存处理后的图像为"output_edges.jpg"。16.编写Python代码实现以下功能：-读取一张彩色图像（假设文件名为"input.jpg"）。-对图像进行随机旋转（角度范围为±10度）。-对旋转后的图像进行水平翻转。-保存处理后的图像为"output_augmented.jpg"。答案及解析一、选择题答案1.B（FasterR-CNN采用候选框回归和分类，而YOLOv5和SSD基于单阶段检测，R-CNN是早期多阶段检测算法）。2.A（直方图均衡化通过重新分布像素值增强对比度，锐化滤波增强边缘，中值滤波去噪，高斯模糊平滑图像）。3.B（DeepLabv3+采用U-Net结构结合空洞卷积，MaskR-CNN用于实例分割，FasterR-CNN为检测算法）。4.B（数据增强通过随机变换模拟不同条件，光照归一化是预处理步骤，灰度化和直方图均衡化与光照无关）。5.C（VGGFace基于深度网络提取高维特征，LBP/HOG为传统方法，SIFT为特征点检测）。二、填空题答案6.SIFT（尺度不变特征变换，用于局部特征描述）。7.交并比（IntersectionoverUnion）（衡量预测框与真实框的重叠程度）。8.像素数量（宽度×高度）（如1920×1080）。9.逐像素分类（将每个像素分配到特定类别）。10.增加数据多样性，提高模型泛化能力（避免过拟合）。三、简答题答案11.YOLOv5与FasterR-CNN的区别：-YOLOv5是单阶段检测器，速度快但精度稍低；FasterR-CNN是两阶段检测器，精度高但计算量大。-YOLOv5采用PANet融合特征，FasterR-CNN先提取特征再检测。12.语义分割定义及应用：-语义分割将图像每个像素分类（如车辆、行人、道路），应用场景包括自动驾驶（道路分割）、医学影像分析（器官分割）。13.图像去噪方法及原理：-中值滤波：通过排序去除噪声（对椒盐噪声效果好）。-高斯滤波：用高斯核平滑图像（适合高斯噪声）。-非局部均值（NL-Means）：利用邻域相似性修复噪声。14.数据增强的重要性及技术：-重要性：避免模型过拟合，提高泛化能力。-技术：随机旋转、翻转、缩放、色彩抖动。四、编程题答案15.代码示例：pythonimportcv2img=cv2.imread("input.jpg")gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)edges=cv2.Sobel(gray,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)cv2.imwrite("output_edges.jpg",edges)16.代码示例：pythonimportcv2importnumpyasnpimportrandomimg=cv2.imread("input.jpg")angle=random.uniform(-10,10)height,width=img.shape[:2]rotation_matrix=cv2.getRotationMatrix2D((width/2,height/2),angle,1.0)rotated=cv2.warpAffine(img,rotation_matrix,(width,h