2026年计算机视觉算法实践题集

2026年计算机视觉算法实践题集一、选择题（每题2分，共10题）1.在行人重识别（ReID）任务中，以下哪种特征提取方法通常在跨摄像头场景下表现最佳？A.传统深度学习模型（如VGG、ResNet）B.基于深度学习的度量学习（如Siamese网络）C.传统手工特征（如SIFT、SURF）D.基于Transformer的局部特征提取2.在自动驾驶场景中，以下哪种算法最适合用于实时车道线检测？A.R-CNN系列目标检测器B.YOLOv5C.MaskR-CNND.K-means聚类算法3.在医学影像分析中，以下哪种方法常用于脑部肿瘤的自动分割？A.传统图像处理滤波器（如高斯滤波）B.U-NetC.K-近邻算法（KNN）D.决策树分类器4.在无人零售场景中，以下哪种技术最适合用于商品识别？A.光学字符识别（OCR）B.目标检测（如YOLO）C.手写识别（HTR）D.GAN生成对抗网络5.在遥感影像分析中，以下哪种方法常用于农作物种植区域分割？A.传统阈值分割B.深度学习语义分割（如DeepLab）C.K-means聚类D.主成分分析（PCA）二、填空题（每空1分，共5题）6.在目标检测任务中，YOLOv5模型通常采用尺度不变性和中心锚框来提高检测精度。7.在语义分割任务中，U-Net模型通过跳跃连接和编码-解码结构实现高分辨率分割。8.在视频理解任务中，3D卷积神经网络（如C3D）常用于动作识别。9.在人脸识别任务中，特征嵌入（如FaceNet）通过三元组损失学习人脸特征向量。10.在图像超分辨率任务中，生成对抗网络（GAN）通过生成器-判别器对抗训练提升图像细节。三、简答题（每题5分，共5题）11.简述目标检测中非极大值抑制（NMS）的作用及其原理。12.解释语义分割与实例分割的区别，并举例说明各自的应用场景。13.描述光流法在视频运动估计中的应用原理及其局限性。14.阐述深度学习模型在医学影像分析中的优势，并举例说明一种典型应用。15.比较基于传统方法和基于深度学习的图像边缘检测算法的优缺点。四、计算题（每题10分，共2题）16.假设你正在设计一个行人重识别模型，现有两个特征提取器：-A模型：准确率为90%，召回率为80%。-B模型：准确率为85%，召回率为85%。请计算两个模型的F1分数，并说明哪个模型更适合实际应用（假设更关注召回率）。17.给定一张256×256的灰度图像，其像素值范围为[0,255]。现采用双阈值分割方法，阈值分别为50和150。请描述分割过程，并计算分割后前景（目标）和背景的像素占比（假设前景像素值为[51,149]，背景像素值为[0,50]和[150,255]）。五、编程题（每题15分，共2题）18.请用Python和PyTorch实现一个简单的卷积神经网络（CNN），用于图像分类任务。要求：-网络结构至少包含3个卷积层和2个全连接层。-输出层使用softmax激活函数，适用于10类分类任务。-编写前向传播代码（无需训练过程）。19.请用Python和OpenCV实现一个基于SIFT算法的关键点检测与匹配程序。要求：-加载两张图像（如`image1.jpg`和`image2.jpg`），提取SIFT特征。-使用FLANN匹配器进行特征匹配，并绘制匹配结果。答案与解析一、选择题答案1.B-解析：行人重识别在跨摄像头场景下需解决光照、角度变化等问题，度量学习（如Siamese网络）通过对比学习直接优化特征相似性度量，效果优于传统手工特征或独立模型。2.B-解析：YOLOv5以实时性著称，适合自动驾驶中车道线检测等低延迟任务；R-CNN系列速度较慢，MaskR-CNN主要用于实例分割，K-means不适用于目标检测。3.B-解析：U-Net基于深度学习的语义分割，通过编码-解码结构保留高分辨率信息，适合医学影像中肿瘤分割等任务。4.B-解析：无人零售中商品识别需定位并分类，目标检测（如YOLO）直接输出类别和位置，优于OCR（仅识别文字）、HTR（手写文字）、GAN（生成数据）。5.B-解析：深度学习语义分割（如DeepLab）通过多尺度特征融合和像素级分类，适合遥感影像中农作物种植区域分割。二、填空题解析6.尺度不变性（通过锚框调整）、中心锚框（固定中心点，调整宽高比）。7.跳跃连接（融合低层细节）、编码-解码结构（提取抽象特征并还原）。8.3D卷积神经网络（同时处理时空信息）、动作识别（如视频中的跑步、跳跃等）。9.特征嵌入（将人脸映射为向量）、三元组损失（最小化相似负样本对差异）。10.生成对抗网络（生成器提升图像质量）、生成器-判别器对抗训练（相互提升性能）。三、简答题解析11.NMS作用：去除多个检测框中重叠度高（交并比IoU较大）的冗余框，保留最优框。原理：按置信度排序，计算当前框与后续框的IoU，若IoU>阈值则保留当前框，删除IoU高的后续框，重复直至无重叠。12.语义分割：将图像像素划分为语义类别（如“车”“人”），忽略实例差异。实例分割：进一步区分同类实例（如区分同一行的多个行人）。应用：语义分割用于自动驾驶道路分割；实例分割用于自动驾驶行人检测。13.光流法原理：通过像素运动估计计算相邻帧间位移，常用于视频跟踪。局限性：假设运动平滑，对快速或闪烁场景鲁棒性差。14.优势：自动学习特征，泛化能力强，适合复杂医学影像（如病灶检测）。应用：如肺结节检测（通过CNN分类肺结节区域）。15.传统方法（如Canny算子）：计算梯度，抗噪能力强但依赖手工参数。深度方法：端到端学习，参数自适应，精度高但需大量数据。四、计算题解析16.F1分数计算：-A：F1=2×(0.9×0.8)/(0.9+0.8)=0.8；-B：F1=2×(0.85×0.85)/(0.85+0.85)=0.85。结论：B模型更适合（召回率均衡且F1更高）。17.分割过程：-像素值<50为背景，50~149为前景，≥150为背景。-前景像素占比=(149-51+1)/65536≈0.2344（23.44%）。五、编程题解析18.PyTorch代码示例：pythonimporttorch.nnasnnclassSimpleCNN(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleCNN,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,16,kernel_size=3,padding=1)self.conv2=nn.Conv2d(16,32,kernel_size=3,padding=1)self.conv3=nn.Conv2d(32,64,kernel_size=3,padding=1)self.fc1=nn.Linear(643232,128)self.fc2=nn.Linear(128,10)self.relu=nn.ReLU()self.pool=nn.MaxPool2d(2)defforward(self,x):x=self.pool(self.relu(self.conv1(x)))x=self.pool(self.relu(self.conv2(x)))x=self.pool(self.relu(self.conv3(x)))x=x.view(-1,643232)x=self.relu(self.fc1(x))x=self.fc2(x)returnx19.OpenCV代码示例：pythonimportcv2img1=cv2.imread('image1.jpg',0)img2=cv2.imread('image2.jpg',0)sift=cv2.SIFT_create()kp1,des1=sift.detectAndCompute(img1,None)kp2,des2=sift.detectAndCompute(img2,None)FLANN_INDEX_KDTREE=1index_params=dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE,trees=5)search_params=dict(checks=50)flann=cv2.FlannBasedMatcher(index_params,search_params)matches=flann.knnMatch(des1,des2,k=2)good_matches=[]form,