2026年计算机视觉算法工程师笔试题目集

2026年计算机视觉算法工程师笔试题目集一、单选题（共5题，每题2分）考察内容：计算机视觉基础概念与算法原理1.题目：在目标检测任务中，以下哪种算法通常不采用非极大值抑制（NMS）进行后处理？A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSDD.R-CNN2.题目：对于图像分割任务，以下哪种方法属于语义分割？A.GANB.U-NetC.CycleGAND.StyleGAN3.题目：在特征提取中，以下哪种网络结构常用于小样本学习？A.ResNetB.VGGC.MobileNetD.DINO4.题目：以下哪种损失函数常用于目标检测中的边界框回归？A.Cross-EntropyB.MSEC.IoULossD.L1Loss5.题目：在图像去噪任务中，以下哪种方法属于基于深度学习的方法？A.Non-localMeansB.WaveletTransformC.DnCNND.BilateralFilter二、多选题（共5题，每题3分）考察内容：深度学习在计算机视觉中的应用1.题目：以下哪些技术可用于图像超分辨率？A.EDSRB.GANC.K-MeansD.U-Net2.题目：在视频理解任务中，以下哪些方法属于行为识别？A.RNNB.3DCNNC.LSTMD.Self-Attention3.题目：以下哪些损失函数可用于图像配准？A.L1LossB.MutualInformationC.SSIMD.Cross-Entropy4.题目：在人脸识别任务中，以下哪些方法属于特征提取技术？A.PCAB.ArcFaceC.SIFTD.VGG-Face5.题目：以下哪些方法可用于目标跟踪？A.SORTB.DeepSORTC.KalmanFilterD.GAN三、填空题（共5题，每题2分）考察内容：计算机视觉常用术语与公式1.题目：在语义分割中，常用的后处理方法是__________，其目的是去除冗余的预测框。2.题目：图像的感知质量可以用__________指标衡量，该指标能反映人类视觉系统的感知差异。3.题目：在目标检测中，IoU（IntersectionoverUnion）通常用于__________，即衡量预测框与真实框的重叠程度。4.题目：在图像生成任务中，__________是一种常用的生成对抗网络结构，能够生成高质量的图像。5.题目：对于图像去噪任务，常用的损失函数是__________，其目的是最小化预测图像与真实图像的差异。四、简答题（共5题，每题5分）考察内容：算法原理与工程实践1.题目：简述FasterR-CNN算法的基本流程，包括特征提取、区域提议和分类回归。2.题目：解释图像超分辨率中的ESPCN算法的核心思想，并说明其优势。3.题目：比较目标检测中的YOLOv5与FasterR-CNN在速度和精度上的差异。4.题目：简述图像配准中的ICP算法的基本步骤，并说明其适用场景。5.题目：解释人脸识别中的LFW数据集的用途，并说明其面临的挑战。五、编程题（共2题，每题10分）考察内容：代码实现与算法应用1.题目：编写一段Python代码，实现图像的灰度化处理，输入为RGB图像，输出为灰度图像。python示例代码框架importcv2defgray_image(image):实现灰度化处理pass2.题目：编写一段Python代码，实现基于OpenCV的Canny边缘检测，输入为灰度图像，输出为边缘图像。python示例代码框架importcv2defcanny_edge_detection(image):实现Canny边缘检测pass六、论述题（共1题，15分）考察内容：综合应用与问题分析1.题目：结合实际应用场景，论述目标检测算法在自动驾驶中的重要性，并分析当前主流算法的优缺点。答案与解析一、单选题答案1.D.R-CNN-解析：R-CNN是早期目标检测算法，不使用NMS，后续改进的FastR-CNN引入了ROIPooling和NMS。2.B.U-Net-解析：U-Net是语义分割经典网络，其他选项主要用于生成或特征提取。3.D.DINO-解析：DINO通过动态权重调整提高小样本学习能力，其他选项为通用网络结构。4.C.IoULoss-解析：IoULoss直接基于边界框重叠度，其他选项用于分类或回归。5.C.DnCNN-解析：DnCNN是深度卷积网络去噪模型，其他选项为传统滤波方法。二、多选题答案1.A.EDSR,B.GAN-解析：EDSR和GAN是超分辨率常用方法，其他选项不直接相关。2.A.RNN,B.3DCNN,C.LSTM-解析：视频行为识别常用时序或三维模型，Self-Attention较少用于行为识别。3.A.L1Loss,B.MutualInformation,C.SSIM-解析：图像配准常用这些损失函数，Cross-Entropy用于分类。4.A.PCA,B.ArcFace,D.VGG-Face-解析：这些方法用于特征提取，SIFT是传统特征点检测。5.A.SORT,B.DeepSORT,C.KalmanFilter-解析：目标跟踪常用这些方法，GAN不直接用于跟踪。三、填空题答案1.非极大值抑制（NMS）2.SSIM（结构相似性）3.后处理4.GAN（生成对抗网络）5.L1损失（或MAE损失）四、简答题答案1.FasterR-CNN流程：-特征提取：使用CNN（如ResNet）提取图像特征。-区域提议：使用区域提议网络（RPN）生成候选框。-分类回归：对候选框进行分类（目标/背景）和边界框回归。2.ESPCN核心思想：-通过浅层网络实现快速上采样，结合浅层和深层特征，提高效率。-优势：速度快，精度较好。3.YOLOv5vsFasterR-CNN：-YOLOv5速度更快，适合实时检测；FasterR-CNN精度更高，适合小目标检测。4.ICP算法步骤：-初始对齐：随机选择初始变换。-迭代优化：最小化点集之间的距离。-适用场景：点云配准、三维重建。5.LFW数据集用途与挑战：-用途：人脸识别基准数据集，包含多角度人脸。-挑战：角度、光照变化大，小样本问题。五、编程题答案1.pythonimportcv2defgray_image(image):returncv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)2.pythonimportcv2defcanny_edge_detection(image):returncv2.Canny(image,100,200)六、论述题答案目标检测在自动驾驶中的重要性：-自动驾驶依赖目标检测实现环境感知（车