2026年计算机视觉算法工程师进阶试题及答案详解

2026年计算机视觉算法工程师进阶试题及答案详解一、单选题（共10题，每题2分，共20分）1.在目标检测任务中，以下哪种损失函数通常用于处理小目标检测问题？A.CIoULossB.FocalLossC.HOTALossD.GIoULoss2.在语义分割任务中，以下哪种网络结构通常用于实现高分辨率分割？A.ResNetB.U-NetC.VGGD.MobileNet3.在人脸识别任务中，以下哪种度量方法通常用于衡量特征向量的相似度？A.余弦相似度B.欧氏距离C.曼哈顿距离D.闵可夫斯基距离4.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.Lanczos插值B.Bicubic插值C.ESRGAND.Kriging插值5.在视频目标跟踪任务中，以下哪种算法通常用于处理遮挡问题？A.SORTB.DeepSORTC.Kalman滤波D.MeanShift6.在自动驾驶领域，以下哪种模型通常用于车道线检测？A.YOLOv5B.FasterR-CNNC.SSDD.LSSD7.在医学图像分割任务中，以下哪种损失函数通常用于处理类别不平衡问题？A.DiceLossB.Cross-EntropyLossC.FocalLossD.IoULoss8.在图像质量评估任务中，以下哪种指标通常用于衡量图像的清晰度？A.PSNRB.SSIMC.LPIPSD.VMAF9.在多视角几何任务中，以下哪种方法通常用于解决立体视觉中的视差计算问题？A.SIFTB.ORBC.Stereo匹配D.RANSAC10.在图像去噪任务中，以下哪种网络结构通常用于实现深度去噪？A.DCTB.wavelettransformC.AutoencoderD.KNN二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.在目标检测任务中，以下哪些方法属于单阶段检测器？A.YOLOv5B.SSDC.FasterR-CNND.RetinaNetE.R-CNN2.在语义分割任务中，以下哪些方法属于深度学习方法？A.FCNB.U-NetC.VGGD.DeepLabE.SuperPoint3.在人脸识别任务中，以下哪些因素会影响识别性能？A.光照条件B.表情变化C.光学字符识别（OCR）D.年龄变化E.人脸数据库规模4.在图像超分辨率任务中，以下哪些方法属于基于深度学习的方法？A.SRCNNB.ESRGANC.EDSRD.Lanczos插值E.Bicubic插值5.在视频目标跟踪任务中，以下哪些算法通常用于处理遮挡问题？A.SORTB.DeepSORTC.Kalman滤波D.MeanShiftE.匈牙利算法三、填空题（共10题，每题2分，共20分）1.在目标检测任务中，非极大值抑制（NMS）通常用于消除重叠的检测框。2.在语义分割任务中，U-Net结构因其高分辨率分割能力而被广泛应用。3.在人脸识别任务中，特征嵌入（FeatureEmbedding）通常用于将人脸图像映射到高维特征空间。4.在图像超分辨率任务中，生成对抗网络（GAN）通常用于生成高质量的超分辨率图像。5.在视频目标跟踪任务中，卡尔曼滤波（KalmanFilter）通常用于预测目标状态。6.在自动驾驶领域，车道线检测通常使用深度学习模型实现。7.在医学图像分割任务中，DiceLoss通常用于处理类别不平衡问题。8.在图像质量评估任务中，SSIM通常用于衡量图像的感知质量。9.在多视角几何任务中，立体匹配通常用于计算视差。10.在图像去噪任务中，自编码器（Autoencoder）通常用于实现深度去噪。四、简答题（共5题，每题5分，共25分）1.简述目标检测任务中非极大值抑制（NMS）的作用。2.简述语义分割任务中U-Net结构的工作原理。3.简述人脸识别任务中特征嵌入的重要性。4.简述图像超分辨率任务中生成对抗网络（GAN）的优势。5.简述视频目标跟踪任务中DeepSORT算法的改进之处。五、论述题（共2题，每题10分，共20分）1.论述自动驾驶领域车道线检测的挑战及常用方法。2.论述医学图像分割任务中类别不平衡问题的解决方案及其优缺点。答案及解析一、单选题1.D解析：在目标检测任务中，GIoU（GeneralizedIntersectionoverUnion）损失函数通过扩展IoU的计算范围，可以更好地处理小目标检测问题。2.B解析：U-Net结构通过跳跃连接实现高分辨率分割，常用于医学图像分割等领域。3.A解析：余弦相似度常用于衡量特征向量的相似度，尤其在人脸识别任务中。4.C解析：ESRGAN（EnhancedSuper-ResolutionGenerativeAdversarialNetwork）是基于深度学习的超分辨率方法。5.B解析：DeepSORT通过结合卡尔曼滤波和外观特征更新，能有效处理遮挡问题。6.A解析：YOLOv5常用于车道线检测等实时目标检测任务。7.A解析：DiceLoss通过最小化Dice系数，能有效处理医学图像分割中的类别不平衡问题。8.C解析：LPIPS（LearnedPerceptualImagePatchSimilarity）通过深度学习模型衡量图像的感知质量，包括清晰度。9.C解析：立体匹配是计算视差的关键方法，常用于多视角几何任务。10.C解析：Autoencoder通过自编码结构实现深度去噪，能有效保留图像细节。二、多选题1.A,D解析：YOLOv5和RetinaNet属于单阶段检测器，而FasterR-CNN、SSD和R-CNN属于双阶段检测器。2.A,B,D解析：FCN、U-Net和DeepLab属于深度学习方法，而VGG属于传统方法，SuperPoint属于特征提取方法。3.A,B,D,E解析：光照条件、表情变化、年龄变化和人脸数据库规模都会影响人脸识别性能，而OCR与该任务无关。4.A,B,C解析：SRCNN、ESRGAN和EDSR属于基于深度学习的超分辨率方法，而Lanczos插值和Bicubic插值属于传统方法。5.B,C解析：DeepSORT通过结合卡尔曼滤波和外观特征更新，能有效处理遮挡问题；Kalman滤波用于预测目标状态，而MeanShift、匈牙利算法与遮挡处理无关。三、填空题1.非极大值抑制（NMS）2.U-Net3.特征嵌入（FeatureEmbedding）4.生成对抗网络（GAN）5.卡尔曼滤波（KalmanFilter）6.深度学习模型7.DiceLoss8.SSIM9.立体匹配10.自编码器（Autoencoder）四、简答题1.非极大值抑制（NMS）的作用非极大值抑制（NMS）是目标检测任务中常用的后处理步骤，用于消除重叠的检测框。具体来说，NMS通过计算检测框的交并比（IoU），并保留IoU最大的检测框，同时抑制其他重叠的检测框，从而提高检测结果的准确性和一致性。2.U-Net结构的工作原理U-Net结构是一种常用的语义分割网络，其核心特点是通过跳跃连接实现高分辨率分割。网络分为编码器（收缩路径）和解码器（扩展路径）两部分，编码器通过卷积和池化层提取特征，解码器通过反卷积和跳跃连接恢复图像分辨率，最终输出高分辨率的分割图。3.特征嵌入的重要性特征嵌入是将人脸图像映射到高维特征空间的过程，其重要性在于将复杂的图像信息转化为可比较的特征向量。通过特征嵌入，可以更准确地衡量不同人脸图像的相似度，从而提高人脸识别的性能。4.图像超分辨率任务中生成对抗网络（GAN）的优势GAN在图像超分辨率任务中的优势在于能够生成更高质量、更逼真的图像。通过对抗训练，生成器可以学习到更丰富的图像细节，从而提高超分辨率图像的感知质量。此外，GAN还能有效处理图像的噪声和伪影，生成更自然的图像。5.视频目标跟踪任务中DeepSORT算法的改进之处DeepSORT通过结合卡尔曼滤波和外观特征更新，改进了传统SORT算法的局限性。具体来说，DeepSORT使用深度学习模型提取目标外观特征，并通过匈牙利算法进行关联匹配，从而提高跟踪的准确性和鲁棒性，尤其能处理遮挡和快速运动问题。五、论述题1.自动驾驶领域车道线检测的挑战及常用方法挑战：车道线检测在自动驾驶中面临多种挑战，包括光照变化、遮挡、天气影响、车道线模糊等。这些因素会影响检测算法的准确性和鲁棒性。常用方法：-基于深度学习的方法：如YOLOv5、SSD等，通过卷积神经网络实时检测车道线，具有较高的准确性和实时性。-传统方法：如基于边缘检测的方法（Canny算子）、霍夫变换等，虽然计算效率高，但在复杂场景下性能较差。-混合方法：结合深度学习和传统方法，提高检测的鲁棒性。2.医学图像分割任务中类别不平衡问题的解决方案及其优缺点解决方案：-数据增强：通过旋转、翻转、缩放等方法增加少数类样本，提高模型泛化能力。-损失函数改进：如DiceLoss、Fo