2026年计算机视觉技术笔试题目集

2026年计算机视觉技术笔试题目集一、单选题（每题2分，共20题）1.在目标检测任务中，以下哪种算法通常被认为在复杂场景下具有较好的鲁棒性？A.R-CNNB.YOLOv5C.FasterR-CNND.SSD2.图像分割中，以下哪种方法属于半监督学习技术？A.U-NetB.MaskR-CNNC.DeepLabD.FCN3.在计算机视觉中，以下哪种技术主要用于解决光照变化对图像识别的影响？A.PCAB.LDAC.HistogramEqualizationD.GaborFilter4.人脸识别中，以下哪种度量方法常用于计算两张人脸之间的相似度？A.MSEB.L2NormC.CosineSimilarityD.FID5.以下哪种网络结构常用于生成对抗网络（GAN）的生成器部分？A.ResNetB.VGGC.DCGAND.MobileNet6.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.SORTC.DeepSORTD.MeanShift7.以下哪种方法常用于图像去噪？A.SuperResolutionB.DenoisingAutoencoderC.ImageBlurringD.EdgeDetection8.在多模态视觉任务中，以下哪种技术常用于融合图像和文本信息？A.CNNB.TransformerC.GAND.RNN9.以下哪种算法常用于图像超分辨率？A.SIFTB.EDSRC.K-MeansD.DecisionTree10.在自动驾驶领域，以下哪种技术常用于车道线检测？A.K-NearestNeighborB.HOGC.YOLOv8D.GaborFilter二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些技术属于深度学习在计算机视觉中的应用？A.传统模板匹配B.CNNC.GAND.RNN2.在图像分类任务中，以下哪些方法属于数据增强技术？A.RandomCropB.HorizontalFlipC.PCAD.BrightnessAdjustment3.以下哪些方法属于目标检测算法？A.K-MeansB.FasterR-CNNC.YOLOv9D.KNN4.在语义分割任务中，以下哪些模型属于基于深度学习的方法？A.FCNB.U-NetC.WatershedD.DeepLab5.以下哪些技术常用于图像压缩？A.JPEGB.WaveletTransformC.PCAD.HuffmanCoding6.在人脸识别任务中，以下哪些方法属于特征提取技术？A.EigenfacesB.LDAC.PCAD.GaborFilter7.以下哪些技术属于弱监督学习方法？A.EdgeDetectionB.LabelPropagationC.GraphConvolutionalNetworkD.Self-SupervisedLearning8.在视频分析任务中，以下哪些方法常用于行为识别？A.RNNB.LSTMC.CNND.3DCNN9.以下哪些技术属于图像修复方法？A.InpaintingB.SuperResolutionC.DenoisingD.GAN10.以下哪些方法属于光流估计技术？A.Lucas-KanadeB.Horn-SchunckC.KalmanFilterD.RANSAC三、填空题（每空1分，共10题）1.计算机视觉中，用于描述图像局部特征的算法是________。2.在目标检测任务中，YOLO算法的全称是________。3.用于图像分割的U-Net网络通常包含________层结构。4.在人脸识别中，常用于提取人脸特征的算法是________。5.GAN中，生成器和判别器的对抗训练过程称为________。6.视频目标跟踪中，DeepSORT算法结合了________和________技术。7.图像去噪中，DenoisingAutoencoder的核心思想是学习图像的________表示。8.多模态视觉任务中，CNN和Transformer的结合常用于________任务。9.自动驾驶中，车道线检测常使用________特征描述子。10.图像超分辨率中，ESDR算法基于________模型结构。四、简答题（每题5分，共5题）1.简述YOLOv8与FasterR-CNN在目标检测任务中的主要区别。2.简述U-Net网络在医学图像分割中的应用优势。3.简述GAN的训练过程中可能遇到的挑战。4.简述多模态视觉任务中图像-文本融合的方法。5.简述自动驾驶中目标跟踪算法需要解决的关键问题。五、论述题（每题10分，共2题）1.结合实际应用场景，论述深度学习在计算机视觉中的优势与局限性。2.论述计算机视觉技术在智慧城市中的应用前景及面临的挑战。答案与解析一、单选题1.B-YOLOv5采用单阶段检测，速度快，适合复杂场景。2.C-DeepLab属于弱监督分割，利用少量标注数据进行训练。3.C-HistogramEqualization通过调整图像灰度直方图来改善光照不均问题。4.C-CosineSimilarity通过向量夹角衡量人脸特征相似度。5.C-DCGAN采用卷积生成器，常用于图像生成任务。6.C-DeepSORT结合KalmanFilter和外观模型，处理遮挡问题更鲁棒。7.B-DenoisingAutoencoder通过重构噪声图像学习去噪特征。8.B-Transformer可融合图像和文本的跨模态特征。9.B-EDSR采用ResNet结构，提升超分辨率效果。10.C-YOLOv8具有实时性，适合车道线检测。二、多选题1.B,C-CNN和GAN是深度学习技术，RNN和模板匹配不属于。2.A,B,D-数据增强包括裁剪、翻转、亮度调整等，PCA属于降维。3.B,C-FasterR-CNN和YOLOv9是目标检测算法，K-Means和KNN不属于。4.A,B-FCN和U-Net是深度学习分割模型，Watershed属于传统方法。5.A,B,D-JPEG、WaveletTransform和HuffmanCoding用于压缩，PCA属于降维。6.A,B,C-Eigenfaces、LDA和PCA是特征提取方法，GaborFilter属于滤波器。7.B,D-LabelPropagation和Self-SupervisedLearning属于弱监督学习。8.A,B,D-RNN、LSTM和3DCNN常用于视频行为识别。9.A,C-Inpainting和Denoising属于图像修复，SuperResolution和GAN不属于。10.A,B-Lucas-Kanade和Horn-Schunck是光流估计算法，KalmanFilter和RANSAC不属于。三、填空题1.SIFT2.YouOnlyLookOnce3.34.Eigenfaces5.AdversarialTraining6.KalmanFilter,AppearanceModel7.Latent8.ImageCaptioning9.HOG10.ResNet四、简答题1.YOLOv8与FasterR-CNN的区别-YOLOv8是单阶段检测，速度快，适合实时场景；FasterR-CNN是两阶段检测，精度高，但速度较慢。2.U-Net在医学图像分割中的应用优势-U-Net采用编码器-解码器结构，能保留精细特征，适合医学图像分割。3.GAN的训练挑战-生成器与判别器不平衡、模式崩溃、训练不稳定等问题。4.图像-文本融合方法-使用Transformer融合特征，或通过注意力机制结合文本描