2026年深度学习算法应用实践题库含计算机视觉领域

2026年深度学习算法应用实践题库含计算机视觉领域一、单选题（共5题，每题2分）说明：下列每题只有一个最符合题意的选项。1.在目标检测任务中，YOLOv5模型相较于FasterR-CNN模型，其主要优势在于？A.更高的精度B.更快的检测速度C.更优的边界框回归能力D.更强的多尺度检测效果2.以下哪种损失函数常用于图像分割任务，以实现像素级分类？A.HingeLossB.Cross-EntropyLossC.MSELossD.L1Loss3.在人脸识别系统中，若要提高跨光照条件的鲁棒性，通常采用哪种数据增强方法？A.随机裁剪B.光照变化C.镜像翻转D.色彩抖动4.深度学习模型在移动端部署时，以下哪种技术能有效减少模型参数量，提高推理效率？A.迁移学习B.模型剪枝C.知识蒸馏D.数据增强5.在自动驾驶场景中，用于检测行人、车辆等动态目标的模型，最适合采用哪种网络结构？A.U-NetB.ResNetC.SSDD.VGG二、多选题（共5题，每题3分）说明：下列每题有多个符合题意的选项，请全部选出。6.在图像生成任务中，生成对抗网络（GAN）的核心组成部分包括？A.生成器（Generator）B.判别器（Discriminator）C.对抗训练D.自编码器7.计算机视觉中常用的特征提取方法包括？A.传统手工特征（如SIFT）B.卷积神经网络（CNN）C.深度学习自动特征提取D.纹理特征（如LBP）8.在医学图像分析中，以下哪些技术有助于提高模型对病灶的检测精度？A.数据增强（如旋转、缩放）B.多尺度特征融合C.知识蒸馏D.迁移学习9.深度学习模型在训练过程中，以下哪些方法可用于优化模型性能？A.DropoutB.BatchNormalizationC.Adam优化器D.数据过采样10.在视频理解任务中，以下哪些模型结构适合处理时序信息？A.RNNB.LSTMC.TransformerD.CNN三、填空题（共5题，每题2分）说明：请根据题意填写合适的答案。11.在目标检测中，模型预测的边界框通常使用______损失函数进行优化。12.计算机视觉中常用的激活函数______可以缓解梯度消失问题。13.用于图像超分辨率任务的生成模型，常采用______网络结构，以结合低分辨率和高分辨率特征。14.在人脸识别系统中，______技术可用于消除光照、姿态等因素的影响。15.自动驾驶场景中的目标检测模型，常使用______损失函数来平衡难易样本的权重。四、简答题（共5题，每题4分）说明：请简要回答下列问题。16.简述FasterR-CNN模型的基本工作原理及其优缺点。17.什么是数据增强？在计算机视觉中，数据增强有哪些常用方法？18.在语义分割任务中，U-Net模型是如何实现编码-解码结构的？19.什么是模型剪枝？模型剪枝的主要目的和常用方法有哪些？20.在人脸识别系统中，如何解决跨摄像头、跨光照等复杂场景下的识别问题？五、综合应用题（共3题，每题10分）说明：请结合实际应用场景，分析并解答下列问题。21.某公司在智慧城市项目中需要开发一个实时交通流量监控系统，要求检测并统计道路上的车辆数量、类型和速度。请简述如何设计一个基于深度学习的目标检测与跟踪系统，并说明关键步骤和模型选择依据。22.在医疗影像分析中，如何利用深度学习模型对脑部CT图像进行病灶检测？请说明数据预处理、模型选择、训练策略及评估指标的设计思路。23.假设你需要开发一个基于手机相机的实时图像美化应用，要求在保证效果的同时减少计算量。请说明如何选择合适的模型结构、优化方法，并设计数据增强策略以提高模型的泛化能力。答案与解析一、单选题答案与解析1.B-解析：YOLOv5通过单次前向传播即可完成目标检测，检测速度远高于FasterR-CNN的多阶段检测流程。2.B-解析：交叉熵损失函数适用于分类任务，常用于像素级分割的监督学习。3.B-解析：光照变化数据增强可以模拟真实场景中的光照差异，提高模型的鲁棒性。4.B-解析：模型剪枝通过移除冗余参数，减少模型大小，适合移动端部署。5.C-解析：SSD（SingleShotMultiBoxDetector）适合实时目标检测，支持动态目标的快速识别。二、多选题答案与解析6.A、B、C-解析：GAN由生成器和判别器构成，通过对抗训练生成高质量图像。7.A、B、C、D-解析：传统特征、CNN自动特征、纹理特征均为计算机视觉中常用的特征提取方法。8.A、B、C、D-解析：数据增强、多尺度特征融合、知识蒸馏、迁移学习均有助于提高医学图像分析精度。9.A、B、C、D-解析：Dropout、BatchNormalization、Adam优化器、数据过采样均能优化模型训练效果。10.B、C、D-解析：LSTM、Transformer、CNN均能处理视频中的时序信息，但RNN不适合长期依赖。三、填空题答案与解析11.边界框回归-解析：目标检测中，边界框的位置需要通过回归损失函数进行精确预测。12.ReLU-解析：ReLU激活函数在深度学习中广泛使用，能有效缓解梯度消失问题。13.U-Net-解析：U-Net通过编码-解码结构，结合低分辨率上下文信息和高分辨率细节，实现超分辨率。14.归一化-解析：人脸识别中，归一化技术（如MTCNN）可消除光照、姿态差异。15.FocalLoss-解析：FocalLoss通过降低易分类样本的权重，提高模型对难样本的识别能力。四、简答题答案与解析16.FasterR-CNN原理及优缺点-原理：FasterR-CNN采用区域提议网络（RPN）生成候选框，再通过分类和回归头进行精修。-优点：精度较高，适合复杂场景检测。-缺点：检测速度较慢，计算量大。17.数据增强方法-数据增强通过人工或算法扩展训练数据，提高模型泛化能力。常用方法包括：随机裁剪、翻转、旋转、色彩抖动、噪声添加等。18.U-Net结构-U-Net采用编码器-解码器结构，编码器提取特征，解码器恢复图像分辨率，中间通过跳跃连接融合上下文信息。19.模型剪枝-模型剪枝通过移除冗余参数（如连接、神经元）减少模型大小，提高推理效率。常用方法包括：随机剪枝、结构化剪枝、基于重要性的剪枝。20.跨摄像头人脸识别-解决方法：使用数据增强模拟不同摄像头差异，采用域对抗网络（DAN）进行特征对齐，或使用多模态融合（如结合纹理、红外信息）。五、综合应用题答案与解析21.实时交通流量监控系统设计-设计思路：1.数据采集：使用摄像头采集实时视频流。2.模型选择：采用SSD或YOLOv5进行车辆检测，结合跟踪算法（如DeepSORT）实现多目标跟踪。3.训练策略：使用标注好的交通数据集进行训练，加入数据增强（如光照变化、遮挡处理）。4.评估指标：使用mAP（平均精度）和FPS（帧率）评估模型性能。22.脑部CT图像病灶检测-设计思路：1.数据预处理：对CT图像进行归一化和去噪处理。2.模型选择：使用U-Net或DeepLab进行语义分割。3.训练策略：使用医学图像数据集（如BraTS）进行训练，加入知识蒸馏提高泛化能力。4.评估指标：使用Dice系数和IoU（交并比）评估分割精度。23.手机图像美化应用设计-设计思路：1.模型选择：采用