2025年计算机视觉与图像处理考试题及答案

2025年计算机视觉与图像处理考试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪种边缘检测算法通过非极大值抑制和双阈值滞后处理来优化边缘定位？A.Sobel算子B.Canny算子C.Laplacian算子D.Prewitt算子2.在视觉Transformer（ViT）中，输入图像被分割为固定大小的patch后，通常需要进行哪种操作以提供序列输入？A.全局平均池化B.线性投影嵌入C.卷积降维D.注意力加权求和3.以下哪种损失函数最适合用于多标签图像分类任务（标签间可能存在相关性）？A.交叉熵损失B.二元交叉熵损失C.焦损失（FocalLoss）D.余弦相似度损失4.在光流估计任务中，Lucas-Kanade算法的核心假设是？A.亮度恒定与小运动假设B.梯度恒定与大运动假设C.颜色不变与旋转不变假设D.纹理丰富与尺度不变假设5.针对小目标检测问题，YOLOv8相比YOLOv5的主要改进不包括？A.引入多尺度特征融合（FPN+PAN）B.采用更细粒度的检测头（如16×16特征图）C.优化锚框提供策略（动态锚框适应）D.移除传统锚框机制（完全无锚框设计）6.自监督学习中，MoCo（MomentumContrast）的关键设计是？A.使用动量更新的编码器维护字典B.引入对比学习的温度参数C.采用多视图数据增强D.结合提供对抗网络（GAN）7.在图像超分辨率任务中，ESRGAN（EnhancedSRGAN）相比SRGAN的核心改进是？A.替换提供器为残差密集块（RDB）B.引入感知损失替代像素级损失C.采用WGAN-GP的梯度惩罚D.增加判别器的深度8.以下哪种数据增强方法主要用于提升模型对光照变化的鲁棒性？A.随机裁剪（RandomCrop）B.颜色抖动（ColorJitter）C.随机翻转（RandomFlip）D.仿射变换（AffineTransformation）9.多模态视觉-语言任务（如视觉问答VQA）中，跨模态对齐的主要挑战是？A.图像与文本的模态异质性（特征空间差异）B.文本描述的歧义性C.图像分辨率不足D.标注数据量少10.轻量化模型设计中，深度可分离卷积（DepthwiseSeparableConvolution）的计算量约为标准卷积的多少倍（假设输入输出通道数均为C，卷积核大小为K×K）？A.1/K²B.1/CC.(K²+C)/CD.(K²+1)/C二、填空题（每题2分，共20分）1.传统图像去噪中，BM3D（Block-Matchingand3DFiltering）算法的核心步骤包括块匹配、______和聚合。2.深度学习中，解决梯度消失问题的经典方法包括______（如ResNet）和______（如ReLU激活函数）。3.CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePretraining）模型通过______损失函数实现图像与文本的跨模态对齐。4.实例分割任务中，MaskR-CNN在FasterR-CNN基础上增加了______分支，用于提供目标的像素级掩码。5.光场成像的关键是同时记录光线的______和______信息（填两个维度）。6.视觉显著性检测的经典模型ITTI（Itti-Koch）基于______特征（如亮度、颜色、方向）的中央-周围差异计算显著图。7.无监督域自适应（UDA）中，常用的对齐源域与目标域分布的方法是______（如MMD、Wasserstein距离）。8.视频目标跟踪任务中，SiamRPN（SiameseRegionProposalNetwork）通过______网络提取模板与搜索区域的特征，再通过RPN提供候选框。9.医学影像处理中，DICOM（DigitalImagingandCommunicationsinMedicine）格式的主要特点是包含______信息（如图像采集参数、患者信息）。10.三维点云处理中，PointNet++通过______策略（如最远点采样）实现对非均匀分布点云的分层特征提取。三、简答题（每题8分，共40分）1.比较传统图像处理方法（如基于手工特征的SIFT）与深度学习方法（如基于CNN的特征提取）在特征学习上的差异，需从特征提供方式、数据依赖性、泛化能力三个方面展开。2.解释自监督学习在计算机视觉中的典型应用场景（至少2个），并说明其相比监督学习的优势。3.分析多尺度特征融合（如FPN、PAN）在目标检测任务中的作用，并举出两种具体实现方式。4.简述对抗样本（AdversarialExample）对计算机视觉模型的威胁，并说明两种常见的防御方法。5.工业质检中，针对表面缺陷（如划痕、斑点）检测任务，数据标注往往面临样本少、类别不平衡的问题。请提出3种数据增强策略和2种模型优化方法，以提升检测性能。四、算法分析题（每题15分，共30分）1.分析DINO（自监督学习模型，DetectionINsideOut）的核心设计思想，包括教师-学生网络结构、无监督聚类方法，以及其在下游任务（如目标检测）中的优势。2.以YOLOv8为例，说明其在目标检测任务中的网络架构改进（需包含骨干网络、颈部网络、检测头的具体设计），并对比YOLOv5分析其在速度与精度上的提升原因。五、综合应用题（30分）某企业需开发一套基于计算机视觉的智能垃圾分类系统，要求能够识别4类常见垃圾（可回收物、厨余垃圾、有害垃圾、其他垃圾），并支持实时处理（帧率≥30FPS）。请设计完整的技术方案，包括以下内容：（1）数据采集与预处理：说明数据来源、标注方式及针对小样本/类别不平衡的解决措施；（2）模型选择与优化：推荐适合实时处理的轻量级模型（如MobileNet、YOLO系列、MobileViT等），并说明模型压缩（如量化、剪枝）或加速（如TensorRT部署）的具体策略；（3）系统部署：描述从模型训练到边缘设备（如嵌入式GPU）部署的流程，需考虑算力限制与环境适应性（如光照变化、遮挡）；（4）性能评估：设计评估指标（如mAP、FPS、漏检率）及测试数据集的构建方法。参考答案一、单项选择题1.B2.B3.B4.A5.D6.A7.A8.B9.A10.D二、填空题1.协同滤波（3D协同滤波）2.残差连接（跳跃连接）；非线性激活函数3.对比（Contrastive）4.掩码（Mask）5.位置（空间）；方向（角度）6.多尺度7.分布对齐（域对齐）8.孪生（Siamese）9.元（Metadata）10.分层采样（多尺度采样）三、简答题1.差异分析：特征提供方式：传统方法依赖人工设计特征（如SIFT的梯度方向直方图），需领域知识；深度学习通过CNN自动学习特征（从底层边缘到高层语义），无需人工干预。数据依赖性：传统方法对数据量要求低（小样本可训练）；深度学习需大规模标注数据（依赖数据驱动）。泛化能力：传统方法受限于手工特征的表达能力，泛化到新场景需重新设计特征；深度学习通过多层次特征提取，泛化能力更强，尤其在复杂场景（如光照、视角变化）中表现更优。2.应用场景及优势：场景1：无标注数据的预训练（如图像分类），通过自监督任务（如旋转预测、颜色恢复）学习通用特征，再微调至下游任务。场景2：视频理解（如动作识别），利用视频的时序信息设计自监督任务（如帧顺序预测）。优势：减少对标注数据的依赖，降低标注成本；学习的特征更具通用性（捕捉数据内在结构），在小样本迁移时性能更稳定。3.多尺度特征融合作用：目标大小差异大时，单尺度特征难以兼顾小目标（低层次特征）和大目标（高层次特征）。FPN（特征金字塔网络）通过自顶向下路径将高层语义特征与低层空间特征融合；PAN（路径聚合网络）在此基础上增加自底向上的增强路径，进一步传递位置信息。具体实现如YOLOv5的FPN+PAN结构，或RetinaNet的FPN多尺度检测头。4.对抗样本威胁与防御：威胁：通过微小扰动（人眼不可察觉）使模型分类错误，影响安全关键场景（如自动驾驶）。防御方法：对抗训练：在训练数据中加入对抗样本，提升模型鲁棒性；输入预处理：如随机缩放/旋转输入，破坏对抗扰动的结构；检测对抗样本：通过额外网络识别扰动（如基于马氏距离的异常检测）。5.数据增强与模型优化：数据增强策略：几何增强：随机旋转（±15°）、翻转（水平/垂直）、仿射变换（模拟缺陷变形）；像素级增强：添加高斯噪声（模拟拍摄噪声）、调整亮度/对比度（模拟光照变化）、局部遮挡（用随机矩形覆盖正常区域）；合成增强：将缺陷样本叠加到正常样本上（控制重叠区域），提供新样本。模型优化方法：损失函数调整：使用FocalLoss降低易分类样本权重，关注难例（缺陷样本）；注意力机制：在骨干网络后添加SE模块（通道注意力）或CBAM（通道+空间注意力），增强缺陷区域特征提取；多尺度检测：引入FPN结构，在不同尺度特征图上检测小缺陷（如16×16、32×32特征图）。四、算法分析题1.DINO核心设计与优势：教师-学生结构：学生网络（Student）和教师网络（Teacher）均为ViT，教师参数通过学生参数的动量更新（τ=0.996）缓慢变化，维护更稳定的特征表示；无监督聚类：通过教师网络提供伪标签（聚类中心），学生网络学习预测这些伪标签，避免显式对比（无需正负样本对）；下游优势：学习的特征具有更强的局部感知能力（通过注意力图定位目标），在目标检测任务中无需额外监督即可提供高质量的候选区域，提升检测头的初始化性能。2.YOLOv8架构改进与性能提升：骨干网络：采用C2f模块（改进的CSPNet），在残差块中引入分支分离（Split）和注意力机制，减少计算量同时保留更多梯度信息；颈部网络：使用SPPF（SpatialPyramidPoolingFast）替代SPP，通过连续3×3最大池化（而非5×5、9×9、13×13）实现多尺度特征融合，提升速度；检测头：采用解耦头（DecoupledHead），将分类与回归分支分离，提升特征利用效率；同时支持动态锚框（通过预测锚框偏移量适应不同目标尺度）。对比YOLOv5：YOLOv8通过C2f模块减少参数（约15%），SPPF降低计算复杂度（约20%），解耦头提升小目标检测精度（mAP@0.5提升约3%），在相同输入尺寸下FPS提升约10%（如640×640输入时从120FPS提升至135FPS）。五、综合应用题（1）数据采集与预处理：数据来源：公开数据集（如TrashNet、GarbageClassificationDataset）、企业实地拍摄（不同光照、角度、遮挡场景）；标注方式：使用LabelImg工具标注边界框（目标检测）或多边形掩码（实例分割），类别标签为4类；小样本/不平衡解决：对少样本类别（如有害垃圾）进行过采样（复制+增强），对多样本类别（如可回收物）进行欠采样（随机删除），或使用SMOTE算法合成新样本。（2）模型选择与优化：模型选择：推荐YOLOv8n（轻量级版本）或MobileViT-S（视觉Transformer轻量版），YOLOv8n在640×640输入下FPS可达150+，满足实时需求；模型压缩：量化：采用INT8对称量化（通过TensorRT工具将浮点权重转换为8位整数），减少计算量（约4倍）；剪枝：基于L1范数对卷积核权重剪枝（剪枝率30%），保留关键通道，微调恢复精度；加速部署：使用TensorRT优化模型（层融合、内核优化），在JetsonNano（嵌入式GPU）上部署，通过CUDA加速推理。（3）系统部署流程：训练阶段：使用PyTorch训练模型，验证集监控mAP@0.5和FPS；转换阶段：将PyTorch模型转换为ONNX格式，再通过TensorRT构建推理引擎（设置最大batchsize=1）；部署阶段：在JetsonNano上集成摄像头（如USB摄像头），通过OpenCV读取视频流，输入TensorRT引擎推理，输出类别与边界框；环境适应：在训练数据中加入光照增强（亮度