2026年机器学习在图像识别中的实践操作题库

2026年机器学习在图像识别中的实践操作题库一、选择题（每题2分，共20题）说明：以下题目基于中国制造业和智慧城市场景设计，考察图像识别在特定行业中的应用。1.在工业缺陷检测中，若要识别产品表面的微小裂纹，最适合的图像预处理方法是？A.高斯滤波B.锐化增强C.中值滤波D.直方图均衡化2.以下哪种损失函数适用于图像分类任务中的多类别问题？A.均方误差（MSE）B.HingeLossC.交叉熵损失D.L1Loss3.在自动驾驶领域，目标检测模型需要实时处理高分辨率视频流，以下哪种算法效率最高？A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSDv5D.R-CNN4.若要提升图像识别模型在夜间低光照环境下的性能，以下哪种技术最有效？A.数据增强（旋转）B.图像去噪C.知识蒸馏D.多尺度特征融合5.在医疗影像分析中，检测病灶时对假阳性率要求极高，应优先选择哪种评估指标？A.精确率（Precision）B.召回率（Recall）C.F1分数D.AUC6.以下哪种模型结构适合处理小样本图像分类问题？A.VGG16B.MobileNetV3C.ResNet50D.InceptionV37.在智慧零售中，若要分析顾客货架前的停留时间，最适合的图像处理技术是？A.人脸识别B.行为检测C.光流法D.物体跟踪8.以下哪种算法能同时进行图像分割和目标检测？A.U-NetB.MaskR-CNNC.YOLOv4D.SegNet9.在遥感图像分析中，若要提取农田边界，哪种算法鲁棒性更强？A.K-means聚类B.聚类分析C.基于边缘的分割D.基于阈值的分割10.在金融安防领域，监控视频中检测异常行为时，以下哪种方法最常用？A.语义分割B.模式识别C.动作识别D.特征提取二、填空题（每空1分，共10空）说明：结合中国智慧城市建设中的实际应用场景。1.在交通违章抓拍系统中，使用______算法能有效识别闯红灯行人。2.图像识别模型训练时，通过______技术可以模拟城市光照变化。3.检测工业零件表面划痕时，通常采用______损失函数优化模型。4.在人脸识别中，______层常用于提取深度特征。5.遥感图像中区分建筑物和植被，可利用______方法。6.实时视频流处理中，______模型因轻量化被广泛采用。7.医疗CT图像分割时，______网络能减少噪声干扰。8.智慧农业中，______技术可识别作物病害。9.在多摄像头融合系统中，______算法用于对齐不同视角图像。10.检测超市货架空缺时，______方法能快速定位缺失商品。三、简答题（每题5分，共4题）说明：结合中国制造业痛点设计，需结合实际场景。1.简述在工业质检中，数据增强技术如何解决样本不平衡问题。2.解释图像识别模型在户外场景下易受光照影响的原因，并提出至少两种解决方案。3.描述目标检测模型在无人驾驶系统中如何进行边界框（BoundingBox）回归优化。4.分析医疗影像中病灶检测与背景区分的难点，并提出改进思路。四、编程题（每题15分，共2题）说明：基于Python和主流深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）。1.题目：编写代码实现一个简单的图像分类模型，输入为28×28像素的灰度图像，输出为10类分类结果。要求：-使用PyTorch搭建CNN模型（至少包含2层卷积层和1层全连接层）。-训练模型时，需加入数据增强（随机翻转）。-使用交叉熵损失函数和Adam优化器。2.题目：实现一个基于YOLOv5的物体检测模型，输入为640×640像素的RGB图像。要求：-使用预训练权重，检测常见的5类物体（如人、车、狗、猫、自行车）。-代码需包含模型加载、图像预处理和结果可视化（绘制边界框）。-说明如何调整模型参数以提高检测精度。答案与解析一、选择题答案1.B解析：锐化增强能突出图像边缘，适合检测微小裂纹。高斯滤波和中值滤波主要用于降噪，交叉熵均衡化改善对比度。2.C解析：交叉熵损失适用于多分类任务，其他选项多用于回归问题或二分类。3.B解析：YOLOv5兼顾速度和精度，适合实时视频流处理。FasterR-CNN和SSDv5较慢，R-CNN需生成候选框。4.B解析：图像去噪能增强低光照图像细节，其他选项不直接解决光照问题。5.A解析：假阳性率低意味着误报少，精确率更适用于医疗场景。6.B解析：MobileNetV3轻量化且适合小样本学习，其他模型参数量大。7.D解析：光流法通过像素运动分析，适合跟踪货架前顾客。8.B解析：MaskR-CNN同时输出分割掩码和边界框，其他选项功能单一。9.C解析：基于边缘的分割对农田边界鲁棒，聚类方法易受噪声影响。10.C解析：动作识别能检测异常行为，其他选项更侧重静态特征。二、填空题答案1.FasterR-CNN2.数据增强3.交叉熵损失4.ResNet5.语义分割6.MobileNetV37.U-Net8.病害检测9.相位对齐10.图像识别三、简答题答案1.数据增强解决样本不平衡：-工业质检中，缺陷样本远少于正常样本，通过旋转、翻转、亮度调整等方式扩充缺陷数据。-使用过采样（如SMOTE）或欠采样（剔除正常样本）平衡数据集。2.光照影响及解决方案：-原因：户外光照变化导致图像曝光不均，影响特征提取。-解决方案：-数据增强模拟不同光照；-使用归一化层消除亮度差异；-结合红外/多光谱图像融合。3.边界框回归优化：-YOLOv5中，通过损失函数（如GIoU）优化边界框位置。-调整锚框（AnchorBox）尺寸以匹配不同物体尺度。-使用多尺度训练（输入不同分辨率图像）。4.医疗影像病灶检