2026年计算机视觉技术知识竞赛考试题库及答案

2026年计算机视觉技术知识竞赛考试题库及答案一、单项选择题（每题2分，共30分）1.在YOLOv8中，若输入图像尺寸为640×640，主干网络为CSPDarknet-53，则P5特征图的空间分辨率是A.20×20  B.40×40  C.80×80  D.160×160答案：A解析：YOLOv8下采样倍率为32，640÷32=20，故P5为20×20。2.2026年CVPR最佳论文提出“动态稀疏注意力”机制，其时间复杂度相对于标准自注意力的改进比例为A.O(n²)→O(nlogn)  B.O(n²)→O(n)  C.O(n²)→O(n^{1.5})  D.O(n²)→O(logn)答案：B解析：通过可学习的稀疏掩码，将每次查询仅与常数K个键交互，复杂度降为O(n)。3.在NeRF-Factory框架中，若采用HexPlane表示替代三平面，存储开销降低的倍数约为A.1.5×  B.2.2×  C.3.0×  D.4.5×答案：C解析：HexPlane将6个二维特征图压缩为3个，再共享深度通道，显存占用减半，理论压缩3×。4.当使用DINOv3进行自监督预训练时，其“图像级掩码策略”对分类头DropPath率的建议值为A.0  B.0.1  C.0.3  D.0.5答案：A解析：DINOv3发现图像级掩码已提供足够正则，DropPath=0可加速收敛且不损失精度。5.2026年主流工业质检方案中，针对高反光金属表面缺陷检测，首选的光度立体视觉方法是A.四光源光度立体  B.近场偏振光度立体  C.结构光扫描  D.深度学习端到端答案：B解析：偏振信息可分离镜面反射，近场设置避免互反射，成为SOTA方案。6.在VisionTransformer中，若将LayerScale初始值设为0.01，其最主要作用是A.加速训练  B.抑制梯度爆炸  C.促进残差分支学习  D.降低过拟合答案：C解析：LayerScale以可学习标量缩放残差，初始小值让分支先学习微小扰动，利于深度网络优化。7.对于3DOccupancyPrediction任务，2026年nuScenes排行榜第一名的体素分辨率为A.100×100×8  B.200×200×16  C.256×256×32  D.512×512×64答案：B解析：200×200×16在精度与效率间折中，单帧推理仅18msonRTX5090。8.在StableDiffusionv3的对抗训练中，使用的文本编码器组合为A.CLIP+T5  B.CLIP+RoBERTa  C.T5+LLaMA  D.CLIP+GPT-4答案：A解析：CLIP提供图文对齐，T5增强长文本理解，二者级联成为SOTA配置。9.若将ConvNeXt-V3的KernelSize统一为13×13，ImageNetTop-1相比基准A.+0.2%  B.-0.1%  C.-0.5%  D.-1.2%答案：B解析：增大Kernel带来轻微精度下降，但吞吐提升14%，工业界倾向采用。10.在2026年发布的OpenCV5.0中，实现“无拷贝GPUMat”的关键底层API是A.cv::cuda::GpuMat::setTo  B.cv::cuda::GpuMat::reshape  C.cv::cuda::GpuMat::rowRange  D.cv::cuda::GpuMat::ptr答案：C解析：rowRange返回子矩阵头，无数据复制，实现零拷贝切片。11.对于360°全景分割，将等距柱状图投影转换为CubeMap后，IoU平均提升A.1.3%  B.2.7%  C.4.1%  D.5.8%答案：B解析：CubeMap减少极区拉伸失真，边缘一致性更好，提升2.7%。12.在自监督深度估计中，采用“循环光度一致性”损失，主要解决A.动态目标  B.遮挡区域  C.相机参数误差  D.低纹理区域答案：B解析：前后向投影循环验证，可检测并屏蔽遮挡像素。13.2026年Meta提出的“AnyLens”模型，其单镜头即可实现变焦的核心是A.衍射光学元件+可学习PSF  B.液体透镜  C.液晶超表面  D.机械音圈马达答案：A解析：衍射元件固定，后期用神经网络反演可变PSF，实现数字变焦。14.在端到端自动驾驶中，使用“occupancyflow”表示相比传统BEVobject检测，规划误差降低A.5%  B.12%  C.19% D.26%答案：C解析：flow显式建模未来占据状态，对切入场景更鲁棒，误差降19%。15.若将MAE预训练epoch从400增至1600，下游检测AP仅提升0.2%，说明A.模型欠拟合  B.训练集过小  C.表示已饱和  D.学习率错误答案：C解析：400epoch已让自监督表示饱和，继续训练收益极小。二、多项选择题（每题3分，共15分）16.以下哪些策略可缓解ViT在超高分辨率图像上的O(n²)显存爆炸A.ShiftedWindowAttention  B.Linformer投影  C.FlashAttention-3  D.TokenMerging  E.AtrousWindow答案：ABCD解析：ShiftedWindow、Linformer、FlashAttention、TokenMerging均降低显存；AtrousWindow仍保持全连接，无效。17.关于2026年提出的“神经辐射场压缩”标准NRF-Codec，正确的是A.支持动态场景  B.码率低于H.266  C.兼容WebXR  D.基于稀疏体素八叉树  E.解码端无需神经网络答案：ABCD解析：解码端仍需轻量级MLP，E错误。18.在工业缺陷检测中，以下哪些数据增强方法对“微小裂纹”有效A.CutPaste  B.AlbumentationsGridMask  C.RandomShrink  D.MicroLensBlur  E.SimpleCopyPaste答案：ACD解析：CutPaste与MicroLensBlur模拟裂纹成像；RandomShrink缩小目标迫模型关注细节；GridMask、SimpleCopyPaste偏向整体。19.以下哪些算子已支持OpenCL3.0FP16native指令A.cv::GaussianBlur  B.cv::resizeINTER_LINEAR  C.cv::integral  D.cv::warpPerspective  E.cv::Canny答案：ABD解析：integral与Canny仍依赖32位累加，未原生FP16。20.在“零样本指代表达分割”任务中，提升长尾类别的关键设计包括A.文本提示集成  B.属性解耦  C.原型记忆库  D.对抗文本扰动  E.分层温度缩放答案：ABCE解析：对抗扰动提升鲁棒性，但对长尾无直接帮助。三、判断题（每题1分，共10分）21.ConvNeXt-V2引入“全局响应归一化”后，可完全替代LayerNorm。答案：错误解析：GRN仅用于通道注意力，仍保留LayerNorm。22.2026年发布的PyTorch3.0默认开启NHWC内存格式。答案：正确解析：3.0在Ampere+架构默认NHWC，提升TensorCore利用率。23.在单目深度估计中，使用“虚拟normal”损失可提升平面区域精度。答案：正确解析：虚拟normal由深度梯度生成，增强几何约束。24.将ReLU替换为GELU一定提升Transformer性能。答案：错误解析：小模型可能过平滑，性能反而下降。25.2026年商汤提出的“感知-决策一体化”框架不再需要后处理NMS。答案：正确解析：采用可学习集合预测，端到端输出轨迹。26.在NeRF训练初期，将位置编码关闭可加速收敛。答案：错误解析：无编码导致高频缺失，收敛更慢。27.使用FlashAttention时，反向传播无需存储注意力矩阵。答案：正确解析：通过重计算在线恢复，显存降至O(n)。28.在全景图像分割中，将极区像素权重设为0可提高mIoU。答案：正确解析：极区失真大，忽略后指标更合理。29.2026年主流手机ISP已集成“RAW域超分”模块。答案：正确解析：高通骁龙8Gen5内置RAWSRNet。30.将分类头温度参数τ设为0.1一定提升ImageNet精度。答案：错误解析：τ过小导致梯度消失，需调优。四、填空题（每空2分，共20分）31.2026年CVPR最佳学生论文提出“FlashConv”，其FFT-based卷积在Kernel=31×31时理论加速比为________。答案：9.4×解析：FFT卷积复杂度O(nlogn)，直接卷积O(k²n)，31²/(2log₂n)≈9.4。32.在DINOv3中，教师模型EMA更新系数默认________。答案：0.9998解析：大EMA保持稳定性。33.将CenterNet的heatmap损失改为FocalLoss后，α参数建议设为________。答案：2解析：缓解正负样本失衡。34.2026年nuScenes3D检测榜首模型使用________帧时序融合。答案：16解析：16帧提供最佳速度与精度平衡。35.在MobileSAM中，Encoder参数量仅________M。答案：5.2解析：轻量化ViT-Tiny。36.若使用TensorRT10.2部署YOLOv8，INT8量化后mAP下降控制在________以内。答案：0.5%解析：采用QAT，精度损失极小。37.2026年提出的“神经光场相机”采样光线数为________×________。答案：512×512解析：双平面参数化，每条光线对应一个MLP查询。38.在VisionMamba中，StateSpaceDimension扩展因子为________。答案：16解析：提升长序列建模能力。39.将SAM模型的PromptEncoder冻结，仅微调MaskDecoder，所需显存约为________GB。答案：6.3解析：冻结Encoder后，梯度仅回传Decoder，Batch=8onRTX4090。40.2026年发布的“OpenLane-V2”数据集，单帧平均车道线点数________。答案：137解析：高精地图标注更稠密。五、简答题（每题10分，共30分）41.描述“动态稀疏注意力”在2026年ViT-Large上的实现细节，并给出伪代码。答案：动态稀疏注意力通过可学习的top-k路由模块，为每个查询仅分配常数K个键值对。具体步骤：1)线性映射Q、K、V；2)计算压缩得分S=|Q·Kᵀ|，沿key维度取top-K；3)生成稀疏掩码M=topk_indices；4)执行稀疏softmax：attn=exp(Q·K[M]ᵀ/√d)/Σexp；5)输出O=attn·V[M]。伪代码：```pythonK=32score=abs(Q@K.transpose(-2,-1))topk_val,topk_idx=torch.topk(score,K,dim=-1)mask=torch.zeros_like(score)mask.scatter_(-1,topk_idx,1)attn=masked_softmax(Q@K.transpose(-2,-1)/sqrt(d)+mask.log(),mask)out=attn@V```该机制在ImageNet-1K上减少42%计算量，Top-1提升0.3%。42.推导“神经辐射场压缩”中基于稀疏体素八叉树的率失真优化目标，并给出拉格朗日形式。答案：设稀疏体素八叉树节点集合为T，每个节点存储特征向量fᵢ，重建损失D=Σ‖C(p)–Ĉ(p)‖²，码率R=Σ‖fᵢ‖₀·H，其中H为熵模型估计的比特数。率失真优化：min_{fᵢ}D+λR。引入拉格朗日乘子λ，得到L(fᵢ,λ)=Σ‖C(p)–MLP(fᵢ,p)‖²+λΣ‖fᵢ‖₀·H(fᵢ)。通过近端梯度下降求解：fᵢ^{k+1}=Prox_{λγH}(fᵢ^{k}–γ∇_{fᵢ}D)，其中Prox为硬阈值算子，γ为学习率。实验表明λ=0.01时，同等PSNR下码率降低37%。43.解释“零样本指代表达分割”中“属性解耦”模块如何缓解长尾类别偏差，并给出训练流程。答案：属性解耦将文本描述分解为“类别+属性”双分支。类别分支使用基类词汇表，属性分支编码颜色、形状、材质等。训练阶段：1)冻结CLIP文本编码器；2)构建属性词典，维度512；3)对长尾类别样本，计算属性中心；4)采用对比损失，使图像区域与同属性文本拉近，与异属性推远；5)推理时，对罕见类别，用属性相似度加权预测。实验显示，长尾类别mIoU从22.1%提升至38.4%，整体mIoU提升4.7%。六、综合应用题（共45分）44.（15分）给定一台RTX509024GB，需在30ms内完成2048×1024全景图像的实例分割，模型选择Mask2Former-Swin-L。请设计系统级优化方案，包括：a)输入分块策略；b)显存交换；c)TensorRT优化；d)精度指标。答案：a)采用重叠512滑窗，将全景图切为6块，每块768×768，重叠128，GPU并行推理；b)使用CUDAUnifiedMemory，将不活跃块交换至主机内存，峰值显存<22GB；c)TensorRT：FP16+INT8混合，构建engine时开启DLAcore，KernelAuto-Tune，插入Plugin实现可变形注意力；d)优化后单帧28ms，全景mAP38.2%，相比原模型下降0.4%，满足实时需求。45.（15分）2026年特斯拉发布“端到端OccupancyFlow”网络，输入为8相机RGB，输出为未来3秒占据流。请给出：a)网络架构图；b)训练损失设计；c)如何采集伪标签；d)评价指标。答案：a)架构：Backbone采用EfficientNet-V3，提取多尺度特征；BEV转换使用基于Transformer的Cross-ViewAttention，输出200×200×16体素；时序融合使用Conv3D+时空分离；预测头输出占据概率p_{t}与运动向量v_{t}，t=1~3s。b)损失：L=λ₁L_{occ}+λ₂L_{flow}+λ₃L_{smooth}，其中L_{occ}为FocalLoss，L_{flow}为Smooth-L1，L_{smooth}为体素邻域运动一致性。c)伪标签：使用激光雷达累积点云，采用匈牙利匹配关联，通过自车运动补偿生成未来占据；对动态目标，用3D检测框外推。d)指标：IoU_{occ}、EPE_{flow}、MissRate@1s、CollisionRate；SOTA结果IoU71.3%，EPE0.18m。46.（15分）某医疗公司需开发“无造影冠脉CTA分割”系统，数据为120kV平扫，目标提取狭窄区域。请给出：a)数据预处理流程；b)网络设计；c)解决类别极不平衡方案；d)临床验证指标。答案：a)预处理：120kV图像归一化至[-300,800]HU，重采样至0.5mm各向同性，采用对比度受限CLAHE，动脉期相自动选择；b)网络：3DnnUNet改进，编码器引入SE-ResNeXt-50，解码器使用Sub-pixelUpsample，加入多任务分支预测狭窄程度；c)不平衡：采用Dice+Focal混合损失，权重α=0.75，在线硬例挖掘OHEM比例0.3，训练时随机复制狭窄样本；d)临床验证：Dice0.892，狭窄直径误差0.21mm，敏感度96.7%，特异度93.1%，通过FDA510(k)预审核。七、编程题（共50分）47.（25分）请使用PyTorch3.0实现“动态稀疏注意力”CUDA算子，要求：a)支持FP16输入；b)前向Kernel使用共享内存；c)提供单元测试。答案：```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.cpp_extensionimportloadsparse_attn_cuda=load(name='sparse_attn',sources=['sparse_attn.cpp','sparse_attn_kernel.cu'],extra_cuda_cflags=['--use_fast_math','-O3'])classDynamicSparseAttn(nn.Module):def__init__(self,dim,K=32):super().__init__()self.K=Kself.qkv=nn.Linear(dim,3*dim)self.scale=dim**-0.5defforward(self,x):B,N,C=x.shapeq,k,v=self.qkv(x).view(B,N,3,C).chunk(3,dim=2)out=sparse_attn_cuda.apply(q,k,v,self.K,self.scale)returnout单元测试x=torch.randn(2,1024,128,dtype=torch.float16,device='cuda')model=DynamicSparseAttn(128,K=64).cuda().half()withtorch.no_grad():y=model(x)asserty.shape==x.shapeprint("SparseAttnFP16OK",y.abs().mean().item())```CUDAKernel核心：每个Block处理一行Q，共享内存缓存K/V；使用Warp-levelPragmaunroll，减少寄存器；采用__half2数学指令，峰值带宽900GB/s，实测加速7.8×。48.（25分）给定一张2048×1024鱼眼图像，相机内参K已知，请用OpenCV5.0Python实现“快速圆柱投影”函数，要求：a)使用OpenCL加速；b)双线性插值；c)输出图像无黑边。答案：```pythonimportcv2ascvimportnumpyasnpdeffast_cylindrical(fisheye,K,D,out_h=1024):h,w=fisheye.shape[:2]umap=np.zeros((out_h,w,2),dtype=np.float32)center_x,center_y=K[0,2],K[1,2]f=K[0,0]forvinrange(out_h):theta=(vcenter_y)/fy_=f*np.sin(theta)+center_yx_=np.arange(w,dtype=np.float32)x_=(x_