【答案】《机器视觉与边缘计算应用》(复旦大学)章节期末慕课答案

【答案】《机器视觉与边缘计算应用》(复旦大学)章节期末慕课答案有些题目顺序不一致，下载后按键盘ctrl+F进行搜索01边缘计算和机器视觉基础单元测验1.单选题：以下有关OpenVINO平台的认识错误的是哪个？

选项：

A、免费的

B、支持主流的机器视觉功能

C、基于典型卷积神经网络以及英特尔?硬件（包括加速器），实现性能最大化

D、一种云计算平台

答案：【一种云计算平台】2.单选题：AI的应用领域十分广泛，以下属于人工智能AI应用领域的是？

选项：

A、商品零售业

B、公共交通

C、视频监控

D、其他都是

答案：【其他都是】3.单选题：以下不属于超参的是哪个因素？

选项：

A、输出编码形式

B、激活函数

C、学习步长（率）和冲量引子

D、mini-batch的样本数

答案：【输出编码形式】4.单选题：一个含有2个隐层的BP神经网络，神经元个数都为20，输入和输出节点分别有8和5个节点，这个网络的权重和偏置数分别是多少？

选项：

A、660，45

B、3200，45

C、16000，48

D、3000，32

答案：【660，45】5.单选题：梯度消失问题的认识哪个是正确的？

选项：

A、隐藏层太多时，可能导致靠近输入层的权重的偏导数太小而得不到更新

B、神经元处于Sigmoid等激活函数的饱和区工作，梯度值偏小

C、隐藏层神经元的个数太多导致

D、隐层的权重取值大容易导致梯度消失

答案：【隐藏层太多时，可能导致靠近输入层的权重的偏导数太小而得不到更新】6.单选题：有关BP网络的说法，哪个是正确的？

选项：

A、交叉熵也可以作为分类预测问题的损失函数

B、在使用梯度下降时，加上冲量项会减少训练的速度，但可能会增加陷入局部极小值的可能

C、与批量梯度下降法相比，使用小批量梯度下降法可以降低训练速度，但达到全局最优解可能需要更多的迭代次数

D、神经元的激活函数选择不影响神经网络的训练过程和最终性能

答案：【交叉熵也可以作为分类预测问题的损失函数】7.单选题：减少神经网络过拟合的说法，以下哪些是错误的？

选项：

A、通过正则化可以减少网络参数的个数，一定程度可能增加过拟合

B、利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合

C、在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量

D、通过增加数据扰动的数据增强减少了神经网络的过拟合

答案：【通过正则化可以减少网络参数的个数，一定程度可能增加过拟合】8.单选题：下面哪项不是机器视觉的功能？

选项：

A、目标检测

B、图像分类

C、人体步态识别

D、计算机写诗

答案：【计算机写诗】9.单选题：下面关于神经元输入输出正确的是？

选项：

A、一个神经元只能拥有一个输入和一个输出

B、一个神经元只能拥有一个输入但可以有多个输出

C、一个神经元可以有多个输入和输出

D、一个神经元可以拥有多个输入但只有一个输出

答案：【一个神经元可以有多个输入和输出】10.单选题：有关神经网络参数初始化的说法错误的是哪个？

选项：

A、权重和偏置都可以取全零初始化

B、使用正态分布初始化，但权重取太大或太小都会影响网络的训练

C、Xavier初始化可以减少梯度消失

D、合适的权重初始化可以加快神经网络的训练和效果

答案：【权重和偏置都可以取全零初始化】11.单选题：有关BP神经网络的说法，错误是哪个？

选项：

A、训练时新样本的加入对已经学习的样本没影响

B、易陷入局部极小值

C、学习效率低，收敛速度慢

D、隐层的个数以及隐层节点的数量选取缺乏理论指导

答案：【训练时新样本的加入对已经学习的样本没影响】12.单选题：关于训练样本的描述中，正确的说法是哪些？

选项：

A、样本越少，模型的方差越大

B、如果模型性能不佳，可减少样本多样性进行优化

C、增加数据可以减少模型方差

D、样本越多，模型训练越快，性能越好

答案：【样本越少，模型的方差越大】13.单选题：下面哪个选项不是神经网络训练过程中过拟合的防止方法？

选项：

A、增加学习率

B、L2正则化

C、dropout

D、提前终止

答案：【增加学习率】14.单选题：有关神经网络训练时使用的学习率参数说法错误的是？

选项：

A、学习率过大更容易导致训练陷入局部极小值

B、学习率可以与其他网络参数一起训练，对降低代价函数是有利的

C、学习率可以随着训练误差动态调整效果更好

D、网络训练时刚开始学习率可以大一些，以便提高学习速度，随后应减少学习率，以免引起学习震荡

答案：【学习率过大更容易导致训练陷入局部极小值】15.多选题：下面有关深度学习、目标检测和边缘计算的说法，正确的是哪些？

选项：

A、目标检测常使用深度学习中卷积神经网络模型

B、训练好的目标检测算法可以用于边缘计算

C、机器视觉场景往往需要应用边缘计算

D、边缘计算就是一种人工智能

答案：【目标检测常使用深度学习中卷积神经网络模型;训练好的目标检测算法可以用于边缘计算;机器视觉场景往往需要应用边缘计算】16.多选题：下面哪些场景适合目标检测？

选项：

A、作业帮以图搜图查询答案

B、车牌检测

C、通过摄像头从一群人中搜索嫌疑犯

D、把一行句子分词

答案：【作业帮以图搜图查询答案;车牌检测;通过摄像头从一群人中搜索嫌疑犯】17.多选题：有关BP神经网络的不足的说法哪些是正确的？

选项：

A、易陷入局部极小

B、学习效率低

C、隐节点的个数可以随意取

D、检验时新样本与训练样本差别大泛化效果弱

答案：【易陷入局部极小;学习效率低;检验时新样本与训练样本差别大泛化效果弱】18.多选题：下面哪些是深度学习快速发展的原因？

选项：

A、更快的计算能力

B、神经网络是一个新领域

C、可以获得更多的数据

D、性能更好的算法

答案：【更快的计算能力;可以获得更多的数据;性能更好的算法】19.多选题：关于模型参数（权重值）的描述，正确的说法是哪些？

选项：

A、每一次Epoch都会对之前的参数进行调整，迭代次数越多，损失函数一般越小

B、训练好的神经网络模型存储于一定结构的神经元之间的权重和神经元的偏置中

C、在训练神经网络过程中，参数不断调整，其调整的依据是基于损失函数不断减少

D、模型参数量越多越好，但没有固定的对应规则

答案：【每一次Epoch都会对之前的参数进行调整，迭代次数越多，损失函数一般越小;训练好的神经网络模型存储于一定结构的神经元之间的权重和神经元的偏置中;在训练神经网络过程中，参数不断调整，其调整的依据是基于损失函数不断减少】20.多选题：下面有关神经网络的说法，正确的是？

选项：

A、神经网络神经元的输出都是传给其他神经元，不能再反馈回来

B、神经网络的训练主要是针对神经元之间的权重和神经元的偏置进行一定的调整，使得代价函数极小化

C、均方差损失函数是神经网络常用的一种代价函数（损失函数）

D、神经网络不同层次的神经元可以使用不同的激活函数

答案：【神经网络的训练主要是针对神经元之间的权重和神经元的偏置进行一定的调整，使得代价函数极小化;均方差损失函数是神经网络常用的一种代价函数（损失函数）;神经网络不同层次的神经元可以使用不同的激活函数】21.多选题：有关神经网络训练过程的说法，正确的是？

选项：

A、使用增加训练次数的方法不一定可以减少代价函数的取值

B、神经网络权重的初始化大小会对网络的训练结果无影响

C、对神经网络训练的优化需要综合考虑激活函数、网络结构、权重更新方法等多种因素

D、分析问题确定后，神经网络合适的结构就可以确定

答案：【使用增加训练次数的方法不一定可以减少代价函数的取值;对神经网络训练的优化需要综合考虑激活函数、网络结构、权重更新方法等多种因素】22.单选题：由于信息时代的快速发展，每天产生的数据与信息不计其数，所以人类寻求使用人工智能（AI）的方式，制造出智能系统来帮助人类自己做信息的处理与判断。

选项：

A、正确

B、错误

答案：【正确】02目标检测基础典型目标检测算法1.单选题：有关OpenVINO推理引擎的说法错误的是？

选项：

A、读取模型优化器的中间文件进行处理

B、直接读入新数据到中间文件进行推理计算

C、可以使用多个硬件共同承担推理计算任务，提高效率

D、利用训练好的模型，支持用户做高效的机器视觉任务，支持边缘计算的时间要求

答案：【直接读入新数据到中间文件进行推理计算】2.单选题：兴趣区域（ROI）池化的作用是哪一个？

选项：

A、把不同大小的特征图转化为固定大小的向量

B、增加特征的丰富性

C、防止网络陷入局部最小值

D、加快网络训练的速度

答案：【把不同大小的特征图转化为固定大小的向量】3.单选题：对于YOLOv1算法，下面哪种做法可能不能增加其检测精度？

选项：

A、删除非极大值抑制步骤(NMS)

B、适当增加网格的大小S

C、适当增加每个网格的边界框的数量

D、样本增强

答案：【删除非极大值抑制步骤(NMS)】4.单选题：下面哪种目标检测算法候选框中的物体分类步骤没有采用卷积神经网络？

选项：

A、R-CNN

B、FastR-CNN

C、FasterR-CNN

D、YOLOv1

答案：【R-CNN】5.单选题：下面哪种算法的非极大值抑制（NMS）放在边框精修步骤的前面？

选项：

A、R-CNN

B、FastR-CNN

C、FasterR-CNN

D、YOLOv1

答案：【R-CNN】6.单选题：有关YOLO(v1)算法，以下哪个说法是错误的？

选项：

A、把目标检测转化为一个回归问题，无需候选区域生成环节，因此速度得到了提升

B、由于候选区域只能从SXS个有限的网格选择，因此YOLOv1算法的准确性不如FasterR-CNN

C、因为一个网格对应的边框B通常取2，所以YOLOv1对于有重叠的物体或者是中心落在一个网格的小物体往往只能识别其中的一个

D、候选区域生成、分类和回归等阶段使用一个VGG16网络统一为端对端的目标检测过程

答案：【把目标检测转化为一个回归问题，无需候选区域生成环节，因此速度得到了提升】7.单选题：有关Faster-RCNN的说法正确的是哪个？

选项：

A、候选框的生成使用区域提名网络（RPN），比选择性搜索方法速度大大提升

B、目标分类与边框精修的输入来自于区域提名网络

C、非极大值抑制（NMS）可以减少候选框的数量，一般放在候选区域分类前完成

D、候选区域的生成与目标分类、边框精修的工作是一个网络完成的

答案：【候选框的生成使用区域提名网络（RPN），比选择性搜索方法速度大大提升】8.单选题：与R-CNN相比，有关Fast-RCNN的说法错误的是哪个？

选项：

A、可以把分类损失和边框精调的回归损失加在一起训练卷积神经网络，降低了Fast-RCNN的mAP

B、候选框的目标分类和边框精调都由卷积神经网络承担，这也提高了算法的速度

C、舍弃了R-CNN的多尺度池化，提高了算法的速度

D、Fast-RCNN将候选区域的特征获取和分类放在一个卷积神经网络

答案：【可以把分类损失和边框精调的回归损失加在一起训练卷积神经网络，降低了Fast-RCNN的mAP】9.单选题：下面哪个是目标检测的过程？

选项：

A、样本选择与预处理->区域选择->特征获取->分类器分类

B、样本选择与预处理->特征获取->分类器分类->区域选择

C、区域选择->样本选择与预处理->分类器分类->特征获取

D、区域选择->样本选择与预处理->特征获取->分类分类

答案：【样本选择与预处理->区域选择->特征获取->分类器分类】10.多选题：以下有关OpenVINO模型优化说法错误的是哪些？

选项：

A、预先训练的模型输入模型优化器后会简化

B、把预训练的模型转化为中间文件

C、预训练的模型可以不经过模型优化器直接由推理引擎高效执行

D、模型优化器会修改预训练模型的结构、权重和偏置

答案：【预训练的模型可以不经过模型优化器直接由推理引擎高效执行;模型优化器会修改预训练模型的结构、权重和偏置】11.多选题：以下哪些目标检测算法中候选区域的生成采用了选择性搜索算法？

选项：

A、R-CNN

B、FastR-CNN

C、YOLOv1

D、FasterR-CNN

答案：【R-CNN;FastR-CNN】12.多选题：以下哪些目标识别算法使用了兴趣区域（ROI）池化？

选项：

A、FastR-CNN

B、SPP-Net

C、FasterR-CNN

D、R-CNN

答案：【FastR-CNN;SPP-Net;FasterR-CNN】03OpenVINO基础OpenVINO的基本认识1.单选题：在OpenVINO中，如果你需要在不同的硬件设备上运行同一个模型，你应该使用哪种格式的模型？

选项：

A、原生框架的模型

B、OpenVINOIR格式

C、ONNX格式

D、TensorFlow的SavedModel格式

答案：【OpenVINOIR格式】2.单选题：在OpenVINO中，使用Post-trainingOptimizationTool(POT)进行模型量化的主要目的是什么？

选项：

A、提高模型的推理精度

B、加速模型的推理速度

C、减少模型文件的大小

D、增加模型的可移植性

答案：【加速模型的推理速度】3.单选题：在OpenVINO中，哪个工具可以用来将预训练的模型转换为优化的IntermediateRepresentation(IR)？

选项：

A、ModelOptimizer

B、InferenceEngine

C、Post-processor

D、DataParser

答案：【ModelOptimizer】4.单选题：使用OpenVINO进行模型推理时，如果需要提高模型的推理性能，以下哪项措施不是推荐的做法？

选项：

A、使用模型缓存

B、在GPU上进行推理

C、将模型转换为IR格式

D、使用多线程进行推理

答案：【使用模型缓存】5.单选题：使用OpenVINO进行模型推理时，如果需要在GPU上加速YOLOv5模型，应该在代码中设置哪个参数？

选项：

A、A.device_name="CPU"

B、device_name="GPU"

C、device_name="MYRIAD"

D、device_name="VPU"

答案：【device_name="GPU"】6.单选题：OpenVINO支持的模型转换技术中，模型优化器（ModelOptimizer）的作用包括哪些？

选项：

A、仅进行格式转换

B、仅进行拓扑优化

C、进行格式转换、拓扑优化和低精度量化

D、进行格式转换和拓扑优化

答案：【进行格式转换、拓扑优化和低精度量化】7.单选题：OpenVINO支持哪些深度学习框架的模型转换？

选项：

A、TensorFlow

B、Caffe

C、MXNet

D、其他都是

答案：【其他都是】8.单选题：OpenVINO工具套件支持哪些类型的硬件加速器？

选项：

A、CPU

B、GPU

C、VPU

D、其他都是

答案：【其他都是】9.多选题：在OpenVINO中，哪些因素可能会影响模型推理的性能？

选项：

A、模型的复杂度

B、模型的输入数据大小

C、选择的硬件加速器类型

D、模型是否经过优化

答案：【模型的复杂度;模型的输入数据大小;选择的硬件加速器类型;模型是否经过优化】10.多选题：在使用OpenVINO进行深度学习模型部署时，哪些步骤是模型优化过程中常见的？

选项：

A、模型转换为IR格式

B、使用ModelOptimizer进行拓扑优化

C、应用低精度量化技术

D、手动编写推理代码

答案：【模型转换为IR格式;使用ModelOptimizer进行拓扑优化;应用低精度量化技术】04OpenVINO的使用OpenVINO的基本认识1.单选题：关于中间表示文件(IntermediateRepresentiation,IR)的描述，错误的是哪个？

选项：

A、IR完全与硬件无关，只取决于神经网络的架构

B、model.xml中XML文件包含网络架构

C、model.bin文件包含权重参数

D、OpenVINO的推理除了支持IR格式外，还支持PB格式模型

答案：【OpenVINO的推理除了支持IR格式外，还支持PB格式模型】2.单选题：关于OpenVINO模型优化的描述，错误的是？

选项：

A、模型优化会对模型进行修剪

B、多步操作可以融合成一步

C、模型优化的输出可以提升推理的性能

D、模型优化支持所有Tensorflow模型

答案：【模型优化支持所有Tensorflow模型】3.单选题：关于推理引擎（IE）的描述中，正确的是哪个？

选项：

A、IE只能在Intel相关的硬件上

B、IE无法安装在树莓派上

C、IE没有对GPU推理进行优化

D、IE无法实现硬件并行推理

答案：【IE只能在Intel相关的硬件上】4.单选题：关于OpenVINO和OpenCV的描述中，正确的是哪个？

选项：

A、OpenVINO中无法融合OpenCVDNN

B、OpenCV可以与IR中间文件集成

C、OpenCV主要用于读取图像或视频帧，无法调用推理引擎(IE)

D、OpenVINO中对OpenCV的优化只基于CPU

答案：【OpenCV可以与IR中间文件集成】5.多选题：OpenVINO的部署描述中，正确的是？

选项：

A、支持模型热更新

B、支持CPU/VPU/FPGA多种硬件

C、支持容器化部署

D、支持直接运行PB格式的模型推理

答案：【支持模型热更新;支持CPU/VPU/FPGA多种硬件;支持容器化部署】6.多选题：penVINO是英特尔推出的一款全面的工具套件，它支持以下哪些算法框架？

选项：

A、Tensorflow

B、PyTorch

C、Caffe

D、Kaldi

答案：【Tensorflow;PyTorch;Caffe;Kaldi】7.多选题：OpenVINO支持的平台包括以下哪几种？

选项：

A、Linux

B、Windows

C、macOS

D、Android

答案：【Linux;Windows;macOS】8.多选题：关于异构计算插件的描述，正确的是哪些？

选项：

A、OpenVINO支持CPU、VPU、GPU等不同结构的硬件

B、OpenVINO支持CPU、VPU、GPU等不同结构的硬件同时并行推理

C、OpenVINO支持不同硬件之间动态负载均衡

D、异构插件不支持神经网络计算棒二代（NCS2）

答案：【OpenVINO支持CPU、VPU、GPU等不同结构的硬件;OpenVINO支持CPU、VPU、GPU等不同结构的硬件同时并行推理;OpenVINO支持不同硬件之间动态负载均衡】9.多选题：OpenVINO优化的函数库包括以下哪些？

选项：

A、OpenCV

B、OpenVX

C、FPGA

D、Matplotlib

答案：【OpenCV;OpenVX】10.多选题：关于OpenVINO的安装过程中，正确的是哪些？

选项：

A、Linux系统中可以不用设置环境变量即可直接运行示例

B、Windows系统必须在安装完成后设置环境变量

C、install_prerequisites.sh主要用于设置环境变量

D、OpenVINO缺省安装在/opt/intel/目录下

答案：【Windows系统必须在安装完成后设置环境变量;OpenVINO缺省安装在/opt/intel/目录下】结业考核OpenVINO与机器视觉（基本理论）1.单选题：下面关于深层网络模型的介绍中，哪个说法是正确的？

选项：

A、在卷积神经网络中，采用平均池化可减小误差，适用于需要突出纹理等特征的场景中

B、ResNet通过增加恒等映射，增加参数从而减少模型优化的难度，实现性能提升

C、空间金字塔池化（SPP）通过把图像的卷积特征转化成相同维度的特征向量，使模型可以处理任意尺寸的图像

D、批规范化（batchnormalization）是在不引入新参数的情况下保证每一层网络的输入具有相同的分布

答案：【空间金字塔池化（SPP）通过把图像的卷积特征转化成相同维度的特征向量，使模型可以处理任意尺寸的图像】2.单选题：关于深度学习模型训练，以下哪个说法是错误的？

选项：

A、网中网（NIN）结构用全连接的多层感知机去代替传统的卷积，提升了模型的计算性能，但计算量显著增加

B、网络层数越多，学习率可设置偏大，否则容易引起梯度消失

C、VGG只要很少的迭代次数就会收敛，这是因为小的过滤尺寸起到了隐式的正则化的作用

D、Bagging中每个训练集互不相关，而Boosting中训练集要在上一轮的结果上进行调整，所以不能并行计算

答案：【网中网（NIN）结构用全连接的多层感知机去代替传统的卷积，提升了模型的计算性能，但计算量显著增加】3.单选题：对于YOLOv1算法，网络的输出维度是多少（假设每张图划分为7*7网格，每个网格预测2个边框，识别的物体类别有30个）？

选项：

A、7*7*40

B、7*7*30

C、7*7*32

D、7*7*42

答案：【7*7*40】4.单选题：下面对于OpenVINO的介绍错误的是？

选项：

A、OpenVINO和TensorRT都是开源的。

B、OpenVino和TensorRT类似，是硬件厂商针对自家的硬件平台开发的一套深度学习工具库，包含推断库，模型优化等等一系列与深度学习模型部署相关的功能。

C、OpenVINO针对Intel的多代CPU以及其他硬件平台做了针对的优化。

D、OpenVINO的工作流程是先训练好模型，然后解析成OpenVINO专用的.xml和.bin，再传入InferenceEngine中进行推理。

答案：【OpenVINO和TensorRT都是开源的。】5.单选题：下面有关OpenVINO推理过程和调优方法的说法错误的是？

选项：

A、OpenVINO默认的通道顺序是BGR，在输入的时候，如果拿到的数据不是BGR格式，需要预处理通道顺序。

B、装载模型只有一种方式，指定设备型号，如CPU。

C、可以通过setColorFormat接口调整通道顺序。

D、预处理不仅可以调整通道，还可以Resize算法类型，设置平均图(逐像素平均或逐通道平均)。

答案：【装载模型只有一种方式，指定设备型号，如CPU。】6.单选题：下面有关深度学习部署套件DLDT的说法错误的是？

选项：

A、DLDT分为两个部分：模型优化器和推理引擎。

B、模型优化器是一个python脚本工具，用于将开源框架训练好的模型转化为推理引擎可以识别的中间表达。

C、模型优化器不能进行Dropout操作和内存方面的优化。

D、模型优化器负责模型转换，推理引擎是部署在设备上运行的AI负载。

答案：【模型优化器不能进行Dropout操作和内存方面的优化。】7.单选题：下面关于OpenVINO的说法错误的是？

选项：

A、OpenVINO是英特尔推出的一款全面的工具套件，用于快速部署应用和解决方案，支持计算机视觉的CNN网络结构超过百余种。

B、OpenVINO是一个Pipeline工具集，同时可以兼容各种开源框架训练好的模型，拥有算法模型上线部署的多种能力。

C、OpenVINO提供了深度学习推理套件（DLDT)，该套件可以将各种开源框架训练好的模型进行线上部署。

D、OpenVINO并不包含图片处理工具包OpenCV，视频处理工具包MediaSDK，需要另行安装。

答案：【OpenVINO并不包含图片处理工具包OpenCV，视频处理工具包MediaSDK，需要另行安装。】8.单选题：在OpenVINO工具套件中，主要用于推理加速神经网络模型的模块是？

选项：

A、DeeplearningDeploymenttoolkit

B、OpenCV

C、IntelMediaSDK

D、以上都是

答案：【DeeplearningDeploymenttoolkit】9.单选题：OpenVINO工具套件提供了许多Demo和示例供开发者进行初步学习，这些示例使用的开发语言有？

选项：

A、只有C++

B、只有Python

C、Basic

D、C++和Python

答案：【C++和Python】10.单选题：下面关于OpenVX开发叙述中，错误的说法是哪个？

选项：

A、OpenVX实现提供CPU内核多线程

B、面向GPU支持时，由优化的OpenCL实现提供支持

C、OpenVX同时支持任务和数据并行性

D、OpenVX的主要缺点是可扩展性较弱

答案：【OpenVX的主要缺点是可扩展性较弱】11.单选题：下面关于推理引擎支持设备说明中，错误的说法是哪个？

选项：

A、异构插件(HETERO)实现用多个硬件各自分担一部分推理任务

B、多设备插件(MULTI)来实现多个硬件自动并行计算多个神经网络

C、异构插件是协同不同类型的计算资源

D、异构插件(HETERO)是动态检查各计算设备的利用率

答案：【异构插件(HETERO)是动态检查各计算设备的利用率】12.单选题：下面关于推理引擎的描述中，正确的说法是哪个？

选项：

A、推理引擎(InferenceEngine)支持硬件指令集模型加速，然后进入模型优化环节

B、对OpenCV图像处理库进行指令集优化，显著提升性能

C、推理引擎将给定的模型转化为标准的IntermediateRepresentation(IR)

D、推理引擎使用插件架构，每个插件的API各不相同。

答案：【对OpenCV图像处理库进行指令集优化，显著提升性能】13.单选题：下面关于OpenVINO项目开发流程的说明中，正确的说法是哪个？

选项：

A、模型经过OpenVINO训练后，再由模型优化和模型推理

B、OpenVINO对模型训练后支持保存为H5和PB两种格式的模型文件

C、OpenVINO只支持C++语言进行项目开发

D、OpenVINO中可使用异步操作进行加速推理速度

答案：【OpenVINO中可使用异步操作进行加速推理速度】14.单选题：下面关于OpenVINO支持硬件的说法中，错误的说法是哪个？

选项：

A、在FPGA硬件下，要求OpenCV运行在CPU或GPU上

B、在VPU硬件下，支持神经网络计算棒

C、在VPU硬件下，不支持macOS操作系统

D、在FPGA硬件下，支持CentOS7.464位

答案：【在VPU硬件下，不支持macOS操作系统】15.单选题：下面关于OpenVINO支持平台的说法中，错误的说法是哪个？

选项：

A、OpenVINO对CPU的支持是从第3代开始

B、OpenVINO支持Windows操作系统

C、OpenVINO支持Linux操作系统

D、OpenVINO支持Ubuntu和macOS操作系统

答案：【OpenVINO对CPU的支持是从第3代开始】16.单选题：下面关于OpenVINO对硬件的要求说明中，错误的说法是哪个？

选项：

A、OpenVINO对硬件要求Intel六代及以后酷睿(CoreTM)

B、OpenVINO支持Python3.6

C、OpenVINO支持MicrosoftVisualStudioC++2019

D、OpenVINO不支持Linux操作系统

答案：【OpenVINO不支持Linux操作系统】17.单选题：下面关于OpenVINO工具包的描述中，错误的说法是哪个？

选项：

A、OpenVINO是Intel发布的，并且支持开源和商用免费

B、OpenVINO工具包支持在边缘启用深度学习推理

C、针对计算机视觉标准的优化调用，包括OpenCV、OpenCL和OpenVX

D、OpenVINO工具包支持从2010年后生成的CPU型号

答案：【OpenVINO工具包支持从2010年后生成的CPU型号】18.单选题：下面关于MobileNet算法的描述中，错误的说法是哪个？

选项：

A、MobileNet核心是将卷积拆分为Depthwise+Pointwise两部分

B、MobileNet采用组卷积操作提高速度

C、MobileNet中Pointwise采用了组卷积技术获得特征

D、Pointwise将不同组的特征进行融合

答案：【MobileNet中Pointwise采用了组卷积技术获得特征】19.单选题：面关于FasterRCNN算法的描述中，正确的说法是哪个？

选项：

A、FasterRCNN主要是采用选择性搜索实现候选框提取

B、FasterRCNN使用SVM进行目标类别分类

C、FasterRCNN使用一个卷积实现分类和位置微调

D、FasterRCNN的损失函数与RCNN相同，位置损失函数采用交叉熵

答案：【FasterRCNN使用一个卷积实现分类和位置微调】20.单选题：下面关于SSD算法的描述中，正确的说法是哪个？

选项：

A、SSD采用了Anchor机制使用全图各个位置多尺度区域特征进行回归

B、SSD中多尺度特征图将卷积层改成全连接层

C、SSD中辅助卷积层是用于物体对象分类

D、SSD中大尺度特征图主要用来检测大物体

答案：【SSD采用了Anchor机制使用全图各个位置多尺度区域特征进行回归】21.单选题：下面关于YOLO算法的描述中，正确的说法是哪个？

选项：

A、YOLO通过选择性搜索来减少候选框耗时

B、YOLO采用整张图作为网络输入，耗时更长

C、YOLO采用网格化图像，每个网格都预测类别及其概率

D、YOLO采用NMS实现物体类别的过滤，提高性能

答案：【YOLO采用网格化图像，每个网格都预测类别及其概率】22.单选题：下面关于目标检测的基本概念描述中，正确的说法是哪个？

选项：

A、候选框数量越多，目标检测的性能越强，耗时越短

B、非极大抑制（NMS）主要是提高模型检测的效率

C、IoU交并比主要是验证了目标检测的准确度

D、IoU的值越小，表示物体预测越准确

答案：【IoU交并比主要是验证了目标检测的准确度】23.单选题：下面关于目标检测的说法中，错误的说法是哪个？

选项：

A、目标检测是将目标从图像中提取出来

B、滑动窗口区域选择策略时间复杂度高，窗口冗余太多

C、目标检测算法主要采用卷积算法

D、目标检测对准确率要求更高，但是对检测耗时要求较低

答案：【目标检测对准确率要求更高，但是对检测耗时要求较低】24.单选题：下面关于过拟合的描述中，错误的说法是哪个？

选项：

A、为了防止过拟合可以使用L1或L2正则化

B、为了防止过拟合可以使用提前终止训练的方法

C、为了防止过拟合可以使用Dropout

D、训练过程中的损失值越小，其在存过拟合的风险越低

答案：【训练过程中的损失值越小，其在存过拟合的风险越低】25.单选题：下面关于损失函数的描述中，错误的说法是哪个？

选项：

A、使用Softmax函数的好处是可以使分类问题的预测结果更加明显

B、均方误差损失函数主要用于数值预测

C、交叉熵损失函数的用途主要应用在互相排斥的分类任务中

D、损失函数的结果数值相对比较大说明模型的拟合能力更强

答案：【损失函数的结果数值相对比较大说明模型的拟合能力更强】26.单选题：下面关于OpenVINO的描述中，正确的说法是哪个？

选项：

A、OpenVINO对模型训练具有显著性能提升

B、经过OpenVINO的模型优化可以提升模型准确率

C、OpenVINO除支持C++外，还支持Python语言接口

D、OpenVINO在使用前需要经过Intel官方购买并授权

答案：【OpenVINO除支持C++外，还支持Python语言接口】27.单选题：下面关于模型优化结果的说法中，正确的说法是哪个？

选项：

A、模型优化后的bin文件可以再次进行编辑和修改

B、模型优化后的mapping文件中定义了模型输入层批大小

C、模型优化后的mapping文件中定义了模型的meta_data信息

D、模型优化后的mapping文件定义了模型转化前后各层的对应关系

答案：【模型优化后的mapping文件定义了模型转化前后各层的对应关系】28.单选题：关于模型优化结果的叙述中，正确的说法是？

选项：

A、XML文件中定义了模型的输入样本文件大小

B、XML文件中定义了模型的输入样本的批大小

C、ML文件中定义了模型的运行时间

D、XML文件中定义了模型的存放路径

答案：【XML文件中定义了模型的输入样本的批大小】29.单选题：关于模型优化的介绍，正确的说法是？

选项：

A、模型优化mo_tf.py输入模型格式可以为PB格式

B、型优化mo_tf.py输入模型格式可以为H5格式

C、模型优化mo_tf.py输入模型格式可以为XML格式

D、其他说法都正确

答案：【模型优化mo_tf.py输入模型格式可以为PB格式】30.单选题：关于模型优化的理解，正确的说法是哪个？

选项：

A、mo_tf.py对应的是对PyTorch的模型优化

B、mo_tf.py对应的是对Tensorflow模型的优化

C、mo_tf.py对应的是对MXNet模型的优化

D、其他说法都正确

答案：【mo_tf.py对应的是对Tensorflow模型的优化】31.单选题：在深度学习模型部署前，对预训练模型进行优化的目的通常不包括以下哪项？

选项：

A、增加模型的复杂度以提高性能

B、确保模型在特定硬件上的兼容性

C、提高模型在新数据上的泛化能力

D、减少模型的存储和计算成本

答案：【增加模型的复杂度以提高性能】32.单选题：在深度学习中，预训练模型的优化通常不包括以下哪项技术？

选项：

A、增加模型的层数

B、数据增强

C、Dropout正则化

D、权重衰减

答案：【增加模型的层数】33.单选题：在深度学习中，预训练模型的微调（Fine-tuning）通常涉及哪些步骤？

选项：

A、在特定任务数据上继续训练预训练模型

B、冻结预训练模型的所有层

C、替换预训练模型的最后一层以适应新任务

D、所有其他选项都是微调的一部分

答案：【在特定任务数据上继续训练预训练模型】34.单选题：以下哪项不是提高预训练模型推理效率的措施？

选项：

A、知识蒸馏

B、模型剪枝

C、量化

D、迁移学习

答案：【迁移学习】35.单选题：在YOLOv5模型训练中，自适应anchor的计算是如何进行的？

选项：

A、通过一个单独的程序在训练前计算初始锚框的值。

B、在训练过程中，自适应地计算不同训练集中的最佳锚框值。

C、锚框值是固定的，不随训练集变化。

D、只在模型部署时计算锚框值。

答案：【在训练过程中，自适应地计算不同训练集中的最佳锚框值。】36.单选题：在目标检测模型的部署过程中，将模型转换为ONNX格式的主要目的是什么？

选项：

A、为了在YOLOv5目录下创建ab.yaml文件。

B、为了使用OpenVINO工具包在算能平台上进行优化。

C、为了直接在算能平台上进行模型推理。

D、为了在不同深度学习框架之间共享模型。

答案：【为了在不同深度学习框架之间共享模型。】37.单选题：关于目标检测中的数据增强，以下哪项描述最准确？

选项：

A、数据增强只包括随机亮度和对比度调整。

B、数据增强不包括Mosaic方法。

C、数据增强可以通过随机翻转、旋转等方法提升模型的鲁棒性。

D、数据增强是减少模型过拟合的唯一方法。

答案：【数据增强可以通过随机翻转、旋转等方法提升模型的鲁棒性。】38.单选题：YOLOv5模型训练过程中，以下哪项描述是正确的？

选项：

A、在冻结阶段，预训练YOLOv5s模型的所有参数都被冻结

B、在解冻阶段，模型的所有参数解冻，再重新在数据集上进行参数的微调

C、YOLOv5模型训练不使用数据增强技术

D、YOLOv5模型训练过程中不涉及模型参数的微调

答案：【在解冻阶段，模型的所有参数解冻，再重新在数据集上进行参数的微调】39.单选题：在目标检测应用开发中，使用LabelImg工具的主要目的是什么？

选项：

A、将图像格式转换

B、将标注数据保存为json文件，并记录检测框的类别和位置

C、在YOLOv5目录下创建ab.yaml文件

D、将标注数据保存为XML标签文件，并用于训练深度学习模型

答案：【将标注数据保存为json文件，并记录检测框的类别和位置】40.单选题：目标检测应用开发的基本过程中，数据集的准备阶段需要进行哪些操作？

选项：

A、选择与问题相关的预训练模型

B、直接使用预训练模型进行目标检测

C、仅使用自动标注工具进行数据标注

D、通过拍摄、爬取等手段收集数据，并进行人工标注

答案：【通过拍摄、爬取等手段收集数据，并进行人工标注】41.单选题：以下哪个描述最准确地表达了边缘计算和云计算之间的区别？

选项：

A、边缘计算依赖于云计算提供的资源

B、边缘计算处理数据的位置更接近数据源

C、云计算只涉及数据的存储和传输

D、边缘计算和云计算在功能和应用方面没有区别

答案：【边缘计算处理数据的位置更接近数据源】42.单选题：以下哪个场景最适合使用边缘计算而不是云计算？

选项：

A、大规模数据存储和处理

B、实时物联网设备数据分析

C、高性能计算任务

D、网络带宽要求较低的应用

答案：【实时物联网设备数据分析】43.单选题：预训练模型量化时，选择量化策略需要考虑模型的哪些因素？

选项：

A、模型的部署环境

B、模型的精度要求

C、模型的复杂度

D、所有其他因素

答案：【所有其他因素】44.单选题：在深度学习中，模型量化通常用于减少模型大小和提高推理速度。以下哪项不是模型量化的直接好处？

选项：

A、减少模型的存储需求

B、提高模型的推理速度

C、增加模型的可解释性

D、降低模型的能耗

答案：【增加模型的可解释性】45.单选题：在使用OpenVINO进行模型优化和推理的过程中，以下哪些步骤是必要的？

选项：

A、模型训练、模型固化为PB格式、模型推理

B、数据预处理、模型定义、模型训练、模型优化

C、将训练好的模型固化为PB格式、模型优化、使用InferenceEngine进行模型推理。

D、数据预处理、模型训练、模型固化为PB格式、模型部署

答案：【将训练好的模型固化为PB格式、模型优化、使用InferenceEngine进行模型推理。】46.单选题：在使用OpenVINO工具套件进行应用落地时，以下哪些步骤是必要的？

选项：

A、模型优化、系统选择、基准测试、准备推理

B、模型训练、模型验证、模型部署

C、模型选择、系统选择、性能评测、全流程解码密度

D、模型准备、系统选择、基准测试、准备推理、项目实战

答案：【模型准备、系统选择、基准测试、准备推理、项目实战】47.单选题：OpenVINO工具套件在深度学习模型开发流程中扮演什么角色？

选项：

A、它仅用于模型的设计和训练阶段。

B、它用于模型的验证和实现阶段。

C、它通过ModelOptimizer优化模型，并在应用程序中调用InferenceEngineAPI完成推理计算。

D、它负责部署和维护已训练的模型。

答案：【它通过ModelOptimizer优化模型，并在应用程序中调用InferenceEngineAPI完成推理计算。】48.单选题：在使用OpenVINO进行应用落地的过程中，以下哪个步骤是正确的？

选项：

A、训练模型->选择系统->准备推理->性能评测

B、验证模型->优化模型->部署模型->性能评测

C、选择系统->模型优化->准备推理->全流程解码密度

D、模型准备->系统选择->基准测试->准备推理

答案：【模型准备->系统选择->基准测试->准备推理】49.单选题：在模型部署前，将YOLOv5模型转换为ONNX格式，并进一步转换为fp32和int8模型的目的是什么？

选项：

A、将模型转换为ONNX格式是为了增加模型大小，便于存储。

B、fp32模型转换的目的是为了在不同的硬件平台上进行模型推理

C、int8模型量化是为了在保持高精度的同时减少模型的存储空间。

D、提高模型在特定硬件上的推理速度和降低延迟。

答案：【提高模型在特定硬件上的推理速度和降低延迟。】50.单选题：在YOLOv5模型结构中，关于Backbone、Neck和Head的描述，以下哪项是正确的？

选项：

A、Backbone负责生成图像特征，Neck负责预测边界框和类别，Head负责数据增强。

B、Backbone用于数据预处理，Neck用于特征融合，Head用于生成最终的预测结果。

C、Backbone在不同图像特征粒度上进行卷积，Neck组合图像特征，Head进行预测。

D、Backbone用于分类，Neck用于目标检测，Head用于关键点识别。

答案：【Backbone在不同图像特征粒度上进行卷积，Neck组合图像特征，Head进行预测。】51.单选题：以下哪种技术可以用于加速目标检测？

选项：

A、使用更大的批量大小进行训练

B、减少训练迭代次数

C、使用并行计算进行推理

D、增加网络层数

答案：【使用并行计算进行推理】52.单选题：以下哪种方法可以用于提高目标检测的速度？

选项：

A、减少输入图像的分辨率

B、使用更复杂的神经网络模型

C、增加图像的通道数

D、增加检测器的输出类别数量

答案：【减少输入图像的分辨率】53.单选题：在目标检测中，以下哪种算法常用于实时应用？

选项：

A、R-CNN

B、YOLO

C、SSD

D、FasterR-CNN

答案：【YOLO】54.单选题：以下哪种目标检测算法适合处理大量目标的场景？

选项：

A、R-CNN

B、YOLO

C、SSD

D、FasterR-CNN

答案：【SSD】55.单选题：OpenVINO的新版本中引入的模型优化工具可以将哪些深度学习框架的模型进行优化？

选项：

A、TensorFlow

B、PyTorch

C、Caffe

D、ONNX

答案：【ONNX】56.单选题：OpenVINO的新版本在哪个方面提供了更好的模型调试和优化支持？

选项：

A、可视化推理流程

B、模型量化技术

C、推理性能分析工具

D、模型自动调整超参数

答案：【推理性能分析工具】57.单选题：OpenVINO的新版本中引入的可视化工具可以帮助开发者做什么？

选项：

A、可视化模型构建

B、可视化推理结果

C、可视化模型训练过程

D、可视化模型评估指标

答案：【可视化模型训练过程】58.单选题：OpenVINO的新版本在哪个领域具有更广泛的应用？

选项：

A、自动驾驶

B、智能视频分析

C、医疗影像诊断

D、工业质量控制

答案：【智能视频分析】59.单选题：以下哪种技术通常用于实现实时图像风格转移？

选项：

A、基于图像分割的方法

B、基于传统计算机视觉算法的方法

C、基于生成对抗网络（GAN）的方法

D、基于特征提取的方法

答案：【基于生成对抗网络（GAN）的方法】60.单选题：以下哪个应用不适合使用语义分割算法？

选项：

A、医学图像中的肿瘤分割

B、自动驾驶中的障碍物检测

C、图像风格转换

D、视频监控中的人员计数

答案：【图像风格转换】61.单选题：以下哪个应用最适合使用语义分割算法？

选项：

A、街景图像中的道路识别

B、人脸识别

C、图像分类

D、视频压缩

答案：【街景图像中的道路识别】62.单选题：在机器视觉中，以下哪种技术常用于人脸识别任务？

选项：

A、图像分类

B、特征提取

C、目标检测

D、人脸关键点检测

答案：【特征提取】63.单选题：在边缘端进行目标检测的一个优势是什么？

选项：

A、由于本地处理，减少延迟

B、可以获得无限的计算资源

C、通过云端训练提高模型准确性

D、增加用于大规模数据集的存储容量

答案：【由于本地处理，减少延迟】64.单选题：以下哪种描述最准确地描述了量化操作对目标检测性能的影响？

选项：

A、量化操作可以提高目标检测的准确性

B、量化操作会导致目标检测的准确性下降

C、量化操作对目标检测的准确性没有显著影响

D、量化操作只会影响目标检测的速度，不会影响准确性

答案：【量化操作会导致目标检测的准确性下降】65.单选题：边缘计算中目标检测的主要优势是什么？

选项：

A、减少网络带宽消耗

B、提高目标检测的准确性

C、提供更大的存储空间

D、加速数据传输速度

答案：【减少网络带宽消耗】66.单选题：在边缘计算中，以下哪种方法可用于在设备端进行目标检测？

选项：

A、将所有数据传输到云端进行处理

B、在设备端使用深度学习模型进行目标检测

C、仅使用传统计算机视觉算法进行目标检测

D、将所有数据传输到边缘服务器进行处理

答案：【在设备端使用深度学习模型进行目标检测】67.单选题：在使用IntelOpenVINO进行推理时，以下哪个工具可用于优化模型的推理速度和准确性？

选项：

A、ModelOptimizer

B、InferenceEngine

C、ModelAnalyzer

D、ModelVisualizer

答案：【InferenceEngine】68.单选题：在使用IntelOpenVINO进行推理时，以下哪个因素对推理速度有重要影响？

选项：

A、训练数据集的大小

B、硬件平台的性能

C、深度学习框架的选择

D、模型的准确性

答案：【硬件平台的性能】69.单选题：以下哪个不是IntelOpenVINO支持的深度学习框架？

选项：

A、TensorFlow

B、PyTorch

C、PaddlePaddle

D、Keras

答案：【Keras】70.单选题：IntelOpenVINO推理机的主要目的是？

选项：

A、训练深度学习模型

B、在优化的模型上对输入数据执行实时的推理

C、优化预训练的模型以方便在Intel硬件部署

D、度量深度学习模型的好坏

答案：【在优化的模型上对输入数据执行实时的推理】71.单选题：IntelOpenVINO模型优化器的主要目的是？

选项：

A、训练深度学习模型

B、优化预训练的模型以便在Intel硬件上部署

C、在不同深度学习框架之间转化模型

D、评价深度学习模型的性能

答案：【优化预训练的模型以便在Intel硬件上部署】72.单选题：下面有关神经网络计算棒的说法错误的是？

选项：

A、神经网络计算棒即IntelNeuralMyriadX2VPU，类似于加速器，也是OpenVino支持的一个硬件平台。

B、神经网络计算棒支持的操作算子比CPU要多，大部分的模型是足够胜任的。

C、通过官方的例程以及官方的benchmark可以直接测试计算棒的性能，不用修改任何代码。

D、将神经网络计算棒插到usb-3.0接口上，命令行加参数-dMYRIAD即可使用。

答案：【神经网络计算棒支持的操作算子比CPU要多，大部分的模型是足够胜任的。】73.单选题：OpenVINO的新版本在哪个方面提供了改进？

选项：

A、推理性能

B、模型训练速度

C、模型大小

D、模型准确度

答案：【推理性能】74.单选题：OpenVINO的新版本引入了哪个重要特性？

选项：

A、支持多模型推理

B、支持分布式推理

C、支持自定义层扩展

D、支持多种编程语言

答案：【支持分布式推理】75.单选题：OpenVINO2023版本中的模型优化工具有什么作用？

选项：

A、自动化模型优化流程

B、提高模型的推理速度和精度

C、支持多种深度学习框架

D、其他答案都包括

答案：【其他答案都包括】76.单选题：边缘智能的应用场景包括以下哪些？

选项：

A、工业自动化

B、智能家居

C、自动驾驶汽车

D、其他项都包括

答案：【其他项都包括】77.单选题：OpenVINO推理机支持哪些硬件平台？

选项：

A、只支持IntelCPU

B、支持NVIDIAGPU

C、支持IntelCPU、GPU和FPGA

D、支持NVIDIAGPU和TPU

答案：【支持IntelCPU、GPU和FPGA】78.单选题：边缘智能的主要目的是什么？

选项：

A、提高数据中心的处理能力

B、减少网络延迟

C、提高数据隐私和安全性

D、降低硬件成本

答案：【提高数据隐私和安全性】79.单选题：在车辆特征识别（如车牌、车型、颜色识别）系统中，通常采用的方案是

选项：

A、单一模型同时完成所有特征的识别。

B、级联或并行多个专用模型（如先检测车辆/车牌，再识别具体属性）。

C、仅识别车牌号码即可。

D、必须依赖高光谱摄像头。

答案：【级联或并行多个专用模型（如先检测车辆/车牌，再识别具体属性）。】80.单选题：在目标检测中，IoU（IntersectionoverUnion）主要用于衡量

选项：

A、模型的分类准确率。

B、预测边界框与真实边界框的重合程度。

C、图像的对比度。

D、数据集的类别平衡度。

答案：【预测边界框与真实边界框的重合程度。】81.单选题：在部署边缘AI应用时，“模型蒸馏”是指

选项：

A、将大模型（教师模型）的知识迁移到更小、更高效的模型（学生模型）中。

B、去除模型中的水分，减少磁盘占用。

C、对输入数据进行蒸馏处理。

D、一种数据清洗技术。

答案：【将大模型（教师模型）的知识迁移到更小、更高效的模型（学生模型）中。】82.单选题：在“基于食材识别的囤菜系统”实训项目中，最不可能用到的模型是

选项：

A、图像分类模型（识别土豆、番茄等）。

B、目标检测模型（在复杂场景中定位多种食材）。

C、语义分割模型（精确分割食材的轮廓）。

D、文本生成模型（撰写食材营养报告）。

答案：【文本生成模型（撰写食材营养报告）。】83.单选题：在智能摄像头中运行行人检测，这属于边缘计算中的哪种典型模式

选项：

A、云计算模式。

B、端计算模式（数据在产生源就地处理）。

C、雾计算模式。

D、集中式计算模式。

答案：【端计算模式（数据在产生源就地处理）。】84.单选题：“算能加速器”（如算能科技的产品）通常指的是

选项：

A、一种新型的云计算服务器。

B、专门用于加速AI推理的专用芯片或模组（如ASIC）。

C、用于数据存储的SSD硬盘。

D、一种软件优化算法。

答案：【专门用于加速AI推理的专用芯片或模组（如ASIC）。】85.单选题：使用OpenVINO进行手写体OCR（光学字符识别）任务时，一个典型的流程是

选项：

A、直接使用一个目标检测模型输出文字内容。

B、先进行文本区域检测，再对检测出的区域进行文字识别。

C、只需要图像分类模型即可。

D、必须依赖于云端API。

答案：【先进行文本区域检测，再对检测出的区域进行文字识别。】86.单选题：在进行边缘视觉应用开发时，MNN、NCNN、TNN等框架与OpenVINO的共同目标是

选项：

A、替代PyTorch和TensorFlow进行模型训练。

B、在不同的硬件平台上实现高效的模型推理。

C、提供更多的预训练模型。

D、专注于自然语言处理任务。

答案：【在不同的硬件平台上实现高效的模型推理。】87.单选题：以下哪种模型压缩方法在减少模型存储空间的同时，通常也会显著加快推理速度

选项：

A、权重量化（如FP32->INT8）。

B、增加模型深度。

C、使用更复杂的激活函数。

D、采用全连接层替代卷积层。

答案：【权重量化（如FP32->INT8）。】88.单选题：在智能交通灯控制场景中，边缘计算节点最可能直接处理的任务是

选项：

A、训练车辆检测模型。

B、根据实时车流视频，分析各方向车辆队列长度并调整信号灯时长。

C、存储长达一个月的交通流量历史数据。

D、向所有途经车辆发送导航信息。

答案：【根据实时车流视频，分析各方向车辆队列长度并调整信号灯时长。】89.单选题：在OpenVINO中进行模型量化（如将FP32转换为INT8）的主要目的是

选项：

A、提高模型的准确率。

B、增加模型的体积。

C、减少模型推理时的计算和内存开销，提升速度。

D、使模型更容易被训练。

答案：【减少模型推理时的计算和内存开销，提升速度。】90.单选题：SSD（SingleShotMultiBoxDetector）目标检测算法的一个显著特点是

选项：

A、使用ROIPooling层生成候选区域。

B、在不同尺度的特征图上进行预测。

C、是一个纯两阶段的检测器。

D、其基础网络必须是VGG16。

答案：【在不同尺度的特征图上进行预测。】91.单选题：YOLOv5相比于早期YOLO版本的一个重要改进是

选项：

A、放弃了锚框（Anchor）机制。

B、采用了Focus结构和CSPNetbackbone以提升速度和精度。

C、首次提出了一阶段检测的思想。

D、仅支持在GPU上运行。

答案：【采用了Focus结构和CSPNetbackbone以提升速度和精度。】92.单选题：以下哪种技术不是专门用于轻量化深度学习模型，以适应边缘计算的？

选项：

A、知识蒸馏。

B、模型剪枝。

C、数据增强。

D、量化。

答案：【数据增强。】93.单选题：OpenVINO推理引擎支持“异构执行”，这意味着

选项：

A、只能使用一种计算设备（如CPU）。

B、可以自动将模型的不同层分配到最适合的硬件（如CPU、GPU、VPU）上执行。

C、只能在Linux系统上运行。

D、需要为每一层手动指定执行设备。

答案：【可以自动将模型的不同层分配到最适合的硬件（如CPU、GPU、VPU）上执行。】94.单选题：OpenVINO中的“模型优化器”主要作用是

选项：

A、重新训练模型以提高准确率。

B、将不同框架（如TensorFlow,PyTorch）的模型转换为统一的中间表示（IR）格式。

C、执行模型推理并输出结果。

D、可视化模型的网络结构。

答案：【将不同框架（如TensorFlow,PyTorch）的模型转换为统一的中间表示（IR）格式。】95.单选题：OpenVINOToolkit的主要用途是

选项：

A、提供一个全新的深度学习框架。

B、主要用于训练复杂的视觉模型。

C、将训练好的模型优化并部署到英特尔硬件平台上进行高效推理。

D、仅支持在英特尔CPU上运行。

答案：【将训练好的模型优化并部署到英特尔硬件平台上进行高效推理。】96.单选题：MobileNet系列模型的核心思想是

选项：

A、使用更深的网络结构。

B、使用标准的卷积操作来保证精度。

C、使用深度可分离卷积来大幅减少计算量和参数量。

D、专门用于服务器端部署。

答案：【使用深度可分离卷积来大幅减少计算量和参数量。】97.单选题：婴儿睡姿检测系统中，除了睡姿分类，另一个至关重要的安全检测任务是

选项：

A、识别婴儿的性别。

B、检测口鼻是否被遮挡。

C、测量房间的光照强度。

D、播放摇篮曲。

答案：【检测口鼻是否被遮挡。】98.单选题：在基于算能加速器的药品拣货机应用中，核心的计算机视觉任务最可能是

选项：

A、人脸识别药剂师身份。

B、对药盒进行目标检测和分类，确保抓取正确。

C、监控仓库的温度和湿度。

D、生成药品的化学结构式。

答案：【对药盒进行目标检测和分类，确保抓取正确。】99.单选题：视觉语义分割（SemanticSegmentation）与目标检测（ObjectDetection）的主要区别在于

选项：

A、语义分割只关心图像中有没有物体。

B、语义分割为图像中的每一个像素分配一个类别标签，而目标检测用边界框标出物体。

C、目标检测比语义分割更消耗计算资源。

D、语义分割不需要知道物体的具体位置。

答案：【语义分割为图像中的每一个像素分配一个类别标签，而目标检测用边界框标出物体。】100.单选题：将深度学习模型部署到边缘设备时，以下哪项通常是软件栈的必要组成部分

选项：

A、模型训练框架（如PyTorch完整版）。

B、轻量级推理引擎或运行时库。

C、大型数据库系统（如MySQL）。

D、图形化用户界面开发工具。

答案：【轻量级推理引擎或运行时库。】101.单选题：NMS（非极大值抑制）在后处理中的作用是

选项：

A、提升模型训练时的收敛速度。

B、对于同一个物体，去除冗余的、置信度较低的预测框，保留最好的一个。

C、增加预测框的数量以提高召回率。

D、对输入图像进行标准化。

答案：【对于同一个物体，去除冗余的、置信度较低的预测框，保留最好的一个。】102.单选题：对于计算能力极弱的MCU级边缘设备，部署AI模型通常需要考虑

选项：

A、使用未压缩的ResNet-152模型。

B、使用专为微控制器设计的超轻量级模型（如TinyML）。

C、将视频流实时上传至云端处理。

D、在设备上重新训练模型。

答案：【使用专为微控制器设计的超轻量级模型（如TinyML）。】103.单选题：“电动车头盔检测”项目在边缘端部署时，选择模型的首要考量因素是

选项：

A、模型在大型数据集上的最高精度。

B、模型的大小、速度和精度的平衡，以适应边缘设备资源。

C、模型的训练代码是否开源。

D、模型是否使用最新的注意力机制。

答案：【模型的大小、速度和精度的平衡，以适应边缘设备资源。】104.单选题：YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法与传统的两阶段目标检测算法（如R-CNN系列）最核心的区别在于

选项：

A、YOLO准确率更高。

B、YOLO将目标检测视为一个统一的、端到端的回归问题。

C、YOLO只能检测一种类别的物体。

D、YOLO必须使用ImageNet预训练模型。

答案：【YOLO将目标检测视为一个统一的、端到端的回归问题。】105.单选题：在边缘设备上部署深度学习模型时，最大的挑战通常是

选项：

A、模型训练速度慢。

B、计算资源有限（如CPU、内存、功耗）。

C、无法获取训练数据。

D、模型准确率无法达到云端水平。

答案：【计算资源有限（如CPU、内存、功耗）。】106.单选题：关于边缘计算的核心优势，以下描述最准确的是

选项：

A、提供无限的计算和存储资源。

B、集中处理所有数据，便于统一管理。

C、主要减少网络建设成本。

D、降低延迟、节省带宽、增强数据隐私。

答案：【降低延迟、节省带宽、增强数据隐私。】107.单选题：评估一个边缘AI视觉系统时，除了精度，最重要的性能指标通常是

选项：

A、模型在ImageNet上的Top-1准确率。

B、推理延迟（FPS，每秒处理帧数）和功耗。

C、模型参数的个数。

D、训练该模型所需的时间。

答案：【推理延迟（FPS，每秒处理帧数）和功耗。】108.单选题：OpenVINO的中间表示（IR）文件包含

选项：

A、完整的训练数据集。

B、.xml（网络拓扑结构）和.bin（权重数据）两个文件。

C、模型的Python源代码。

D、硬件驱动程序。

答案：【.xml（网络拓扑结构）和.bin（权重数据）两个文件。】109.多选题：下面模型训练的一些常用技巧中，哪些说法是错误的？

选项：

A、如果训练样本量较大，可选用随机梯度下降（SGD），它考虑历史梯度信息，更容易跳出局部极小值点

B、在高度非凸的深度网络优化过程，主要难点是鞍点

C、用无监督数据作分层预训练（Layer-wisePre-train）有助于解决梯度饱和问题

D、Sigmoid交叉熵损失函数适合于多标签学习，每一维彼此独立

答案：【如果训练样本量较大，可选用随机梯度下降（SGD），它考虑历史梯度信息，更容易跳出局部极小值点;用无监督数据作分层预训练（Layer-wisePre-train）有助于解决梯度饱和问题】110.多选题：以下哪些目标检测算法需要先使用卷积神经网络后，再用锚机制生成候选区域？

选项：

A、FasterR-CNN

B、YOLOv1

C、YOLOv2

D、FastR-CNN

答案：【FasterR-CNN;YOLOv2】111.多选题：引入多尺度的特征图做目标检测的好处不包括以下哪些方面？

选项：

A、大尺度特征图可以用来检测大物体，而小尺度特征图检测小物体

B、可以识别不同大小的物体

C、方便处理不同大小的图像

D、提高算法的速度

答案：【大尺度特征图可以用来检测大物体，而小尺度特征图检测小物体;方便处理不同大小的图像;提高算法的速度】112.多选题：以下哪些目标检测算法使用了anchor机制？

选项：

A、YOLOv2

B、YOLOv1

C、FasterRCNN

D、FastRCNN

答案：【YOLOv2;FasterRCNN】113.多选题：以下哪些目标检测算法含有多尺度检测结构？

选项：

A、SSD

B、YOLOv2

C、YOLOv3

D、FasterRCNN

答案：【SSD;YOLOv3】114.多选题：在深度学习中，使用预训练模型时，以下哪些操作可以提高模型在特定任务上的表现？

选项：

A、在预训练模型的基础上进行微调

B、使用数据增强来扩充训练集

C、替换预训练模型的某些层以适应新任务

D、增加更多的领域数据微调预训练模型

答案：【在预训练模型的基础上进行微调;使用数据增强来扩充训练集;替换预训练模型的某些层以适应新任务;增加更多的领域数据微调预训练模型】115.多选题：OpenVINO支持下面哪些操作系统？

选项：

A、Windows

B、DOS

C、macOS

D、Linux

答案：【Windows;macOS;Linux】116.多选题：下面对于OpenVINO工具包的概述正确的是？

选项：

A、在边缘启用基于CNN的深度学习推理。

B、支持跨英特