2026年计算机视觉技术高级笔试题目

2026年计算机视觉技术高级笔试题目一、单选题（每题2分，共20题）1.在目标检测任务中，以下哪种损失函数能够更好地处理小目标检测问题？（）A.SmoothL1LossB.IoULossC.FocalLossD.Cross-EntropyLoss2.在语义分割任务中，以下哪种方法通常用于解决类别不平衡问题？（）A.DropoutB.ClassWeightingC.BatchNormalizationD.Dropout+ClassWeighting3.在视频理解任务中，以下哪种网络结构能够更好地捕捉长期依赖关系？（）A.ResNetB.VGGC.RNND.LSTM4.在人脸识别任务中，以下哪种度量方法能够更好地衡量人脸相似度？（）A.EuclideanDistanceB.CosineSimilarityC.ManhattanDistanceD.MahalanobisDistance5.在深度学习模型训练中，以下哪种方法能够有效防止过拟合？（）A.DataAugmentationB.DropoutC.EarlyStoppingD.Alloftheabove6.在图像超分辨率任务中，以下哪种方法通常用于重建高频细节？（）A.SRCNNB.EDSRC.EDSR+SRCNND.EDSR-SRCNN7.在自动驾驶领域，以下哪种传感器通常用于车道线检测？（）A.LiDARB.RadarC.CameraD.GPS8.在医学图像分析中，以下哪种方法通常用于病灶检测？（）A.U-NetB.VGGC.ResNetD.Inception9.在图像分割任务中，以下哪种方法通常用于处理边界模糊问题？（）A.FCNB.U-NetC.DeepLabD.MaskR-CNN10.在多模态融合任务中，以下哪种方法能够更好地融合图像和文本信息？（）A.AttentionMechanismB.GANC.CNND.RNN二、多选题（每题3分，共10题）1.在目标检测任务中，以下哪些方法能够提高检测精度？（）A.Anchor-FreeDetectionB.RPNC.FocalLossD.Non-MaximumSuppression2.在语义分割任务中，以下哪些方法能够提高分割精度？（）A.U-NetB.DeepLabC.FCND.MaskR-CNN3.在视频理解任务中，以下哪些方法能够提高时序一致性？（）A.3DCNNB.RNNC.LSTMD.Transformer4.在人脸识别任务中，以下哪些方法能够提高鲁棒性？（）A.DataAugmentationB.FaceAlignmentC.L2NormalizationD.DeepFeatureExtraction5.在图像超分辨率任务中，以下哪些方法能够提高重建质量？（）A.SRCNNB.EDSRC.GAND.SRGAN6.在自动驾驶领域，以下哪些传感器能够提供高精度定位信息？（）A.LiDARB.RadarC.CameraD.GPS7.在医学图像分析中，以下哪些方法能够提高病灶检测精度？（）A.U-NetB.VGGC.ResNetD.DeepLab8.在图像分割任务中，以下哪些方法能够处理复杂背景问题？（）A.FCNB.U-NetC.DeepLabD.MaskR-CNN9.在多模态融合任务中，以下哪些方法能够提高融合效果？（）A.AttentionMechanismB.GANC.CNND.RNN10.在目标跟踪任务中，以下哪些方法能够提高跟踪精度？（）A.KalmanFilterB.SORTC.DeepSORTD.RNN三、简答题（每题5分，共6题）1.简述目标检测与语义分割的主要区别。2.简述FocalLoss的工作原理及其优势。3.简述注意力机制在图像分割中的作用。4.简述多模态融合在视频理解中的应用场景。5.简述人脸识别中的关键步骤及其挑战。6.简述图像超分辨率中的主要技术难点。四、论述题（每题10分，共2题）1.结合实际应用场景，论述语义分割技术在自动驾驶领域的应用价值与挑战。2.结合医学图像分析领域，论述深度学习在病灶检测中的优势与局限性。答案与解析一、单选题1.C.FocalLoss解析：FocalLoss通过降低易分样本的权重，能够更好地处理小目标检测问题。2.B.ClassWeighting解析：ClassWeighting通过调整类别权重，能够解决类别不平衡问题。3.D.LSTM解析：LSTM能够更好地捕捉长期依赖关系，适用于视频理解任务。4.D.MahalanobisDistance解析：MahalanobisDistance考虑了类内方差，能够更好地衡量人脸相似度。5.D.Alloftheabove解析：DataAugmentation、Dropout、EarlyStopping均能有效防止过拟合。6.B.EDSR解析：EDSR能够更好地重建高频细节，适用于图像超分辨率任务。7.C.Camera解析：Camera传感器通常用于车道线检测，具有较高的分辨率和细节。8.A.U-Net解析：U-Net适用于医学图像分析，能够有效检测病灶。9.B.U-Net解析：U-Net能够处理边界模糊问题，适用于图像分割任务。10.A.AttentionMechanism解析：AttentionMechanism能够更好地融合图像和文本信息，适用于多模态融合任务。二、多选题1.A.Anchor-FreeDetection,B.RPN,C.FocalLoss解析：Anchor-FreeDetection、RPN、FocalLoss均能提高检测精度。2.A.U-Net,B.DeepLab,C.FCN,D.MaskR-CNN解析：U-Net、DeepLab、FCN、MaskR-CNN均能提高分割精度。3.A.3DCNN,B.RNN,C.LSTM,D.Transformer解析：3DCNN、RNN、LSTM、Transformer均能提高时序一致性。4.A.DataAugmentation,B.FaceAlignment,C.L2Normalization,D.DeepFeatureExtraction解析：DataAugmentation、FaceAlignment、L2Normalization、DeepFeatureExtraction均能提高鲁棒性。5.A.SRCNN,B.EDSR,C.GAN,D.SRGAN解析：SRCNN、EDSR、GAN、SRGAN均能提高重建质量。6.A.LiDAR,B.Radar,C.Camera,D.GPS解析：LiDAR、Radar、Camera、GPS均能提供高精度定位信息。7.A.U-Net,B.VGG,C.ResNet,D.DeepLab解析：U-Net、VGG、ResNet、DeepLab均能提高病灶检测精度。8.A.FCN,B.U-Net,C.DeepLab,D.MaskR-CNN解析：FCN、U-Net、DeepLab、MaskR-CNN均能处理复杂背景问题。9.A.AttentionMechanism,B.GAN,C.CNN,D.RNN解析：AttentionMechanism、GAN、CNN、RNN均能提高融合效果。10.A.KalmanFilter,B.SORT,C.DeepSORT,D.RNN解析：KalmanFilter、SORT、DeepSORT、RNN均能提高跟踪精度。三、简答题1.目标检测与语义分割的主要区别目标检测主要定位图像中的目标并分类，而语义分割则对图像中的每个像素进行分类。目标检测输出边界框和类别标签，而语义分割输出像素级的分类图。2.FocalLoss的工作原理及其优势FocalLoss通过降低易分样本的权重，减少模型对难分样本的关注，从而提高难分样本的检测精度。其优势在于能够有效处理小目标检测问题。3.注意力机制在图像分割中的作用注意力机制能够动态地关注图像中的重要区域，提高分割精度，尤其适用于处理边界模糊问题。4.多模态融合在视频理解中的应用场景多模态融合能够结合图像、文本、音频等信息，提高视频理解的全面性，例如在自动驾驶领域用于场景理解。5.人脸识别中的关键步骤及其挑战关键步骤包括人脸检测、对齐、特征提取和匹配。挑战包括光照变化、姿态变化、遮挡等。6.图像超分辨率中的主要技术难点主要难点在于重建高频细节、处理噪声和保持边缘清晰。四、论述题1.语义分割技术在自动驾驶领域的应用价值与挑战语义分割技术能够将道路场