2026年计算机视觉技术面试题库深度学习与图像处理技术

2026年计算机视觉技术面试题库：深度学习与图像处理技术一、选择题（每题2分，共10题）说明：以下题目考察计算机视觉基础知识，侧重深度学习与图像处理技术的基本概念和应用场景。1.在目标检测任务中，YOLOv5和SSD的主要区别是什么？A.YOLOv5使用单阶段检测，SSD使用多阶段检测B.YOLOv5采用Anchor-Free机制，SSD采用Anchor-based机制C.YOLOv5的检测速度比SSD慢D.YOLOv5只在服务器端运行，SSD只在移动端运行2.以下哪种损失函数常用于图像分割任务？A.HingeLossB.Cross-EntropyLossC.L1LossD.AdamLoss3.在图像超分辨率中，ESPCN（EfficientSub-PixelConvolutionalNeuralNetwork）的主要创新点是什么？A.使用Transformer代替CNNB.引入注意力机制提升细节恢复能力C.采用亚像素卷积实现高效上采样D.增加大量残差块提升网络深度4.在自动驾驶场景中，常用的传感器融合技术不包括以下哪项？A.LiDAR与摄像头数据融合B.GPS与IMU数据融合C.激光雷达与毫米波雷达融合D.红外摄像头与超声波传感器融合5.以下哪种网络结构最适合用于图像生成任务？A.VGG16B.ResNetC.DCGAN（DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetwork）D.MobileNet6.在图像去噪任务中，DnCNN（DeepNeuralNetworkforImageDenoising）的核心思想是什么？A.使用多尺度特征融合B.通过极浅的网络结构减少参数量C.引入循环连接提升时序一致性D.采用生成对抗网络增强去噪效果7.在人脸识别中，常用的特征提取方法不包括以下哪项？A.FID（FaceIdentification）B.LBP（LocalBinaryPatterns）C.ArcFaceD.SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）8.在语义分割中，U-Net的主要优势是什么？A.支持多尺度目标检测B.通过跳跃连接实现高分辨率特征融合C.使用Transformer替代CNN提升速度D.具备动态路由能力9.在视频动作识别中，3DCNN（如C3D）的主要局限性是什么？A.无法处理时序信息B.计算复杂度低C.对小动作不敏感D.无法进行跨模态融合10.在图像分类任务中，ResNet引入残差块的主要目的是什么？A.增加网络深度B.解决梯度消失问题C.提升模型泛化能力D.减少计算量二、填空题（每空1分，共5题）说明：考察计算机视觉领域的关键术语和概念。1.在目标检测中，Non-MaximumSuppression（NMS）用于去除重叠的检测框。2.GenerativeAdversarialNetwork（GAN）由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两部分组成。3.U-Net通过跳跃连接（SkipConnections）实现低层特征与高层特征的融合。4.ImagePyramid是一种通过下采样（Downsampling）获取不同尺度的图像表示的方法。5.FocalLoss通过调整难例和易例的权重，解决目标检测中的类别不平衡问题。三、简答题（每题5分，共5题）说明：考察对计算机视觉核心技术的理解和应用能力。1.简述CNN（卷积神经网络）在图像分类中的基本工作原理。2.解释FasterR-CNN与YOLOv5在目标检测任务中的主要区别。3.描述图像超分辨率技术中的常见挑战，并说明PSNR和SSIM两种评价指标的用途。4.为什么在自动驾驶领域需要多传感器融合技术？列举至少三种传感器及其作用。5.简述语义分割与实例分割的区别，并举例说明两种分割任务的应用场景。四、论述题（每题10分，共2题）说明：考察对计算机视觉前沿技术和实际应用的深入分析能力。1.深度学习在医学图像分析中的应用有哪些？结合具体模型或任务进行分析。2.讨论计算机视觉技术在智慧城市中的典型应用场景，并分析其面临的挑战与解决方案。答案与解析一、选择题答案1.B-YOLOv5采用Anchor-Free机制，而SSD使用Anchor-based机制。YOLOv5直接预测边界框的回归值和类别概率，无需预定义的Anchor。2.B-Cross-EntropyLoss常用于分类任务，包括图像分割中的像素级分类。3.C-ESPCN通过亚像素卷积实现高效的上采样，显著减少计算量。4.D-超声波传感器主要用于测距，而非图像感知，因此不适合与LiDAR、摄像头等融合。5.C-DCGAN是典型的生成对抗网络，用于图像生成任务。6.B-DnCNN采用极浅的网络结构（仅14层），通过深度可分离卷积提升去噪效率。7.D-SIFT属于传统特征提取方法，不属于深度学习范畴。8.B-U-Net通过跳跃连接融合低层细节和高层语义，提升分割精度。9.C-3DCNN对时序信息敏感，但难以捕捉细微动作，如手部小动作识别。10.B-ResNet通过残差块解决深度网络中的梯度消失问题。二、填空题答案1.非极大值抑制2.生成对抗网络3.跳跃连接4.下采样5.FocalLoss三、简答题答案1.CNN的基本工作原理CNN通过卷积层、池化层和全连接层逐步提取图像特征。卷积层通过可学习的滤波器提取局部特征（如边缘、纹理），池化层进行降维和不变性，全连接层整合特征进行分类。最终输出分类结果。2.FasterR-CNN与YOLOv5的区别-FasterR-CNN采用区域提议网络（RPN）生成候选框，再进行分类和回归，速度较慢但精度高。-YOLOv5使用单阶段检测，直接预测目标框和类别，速度更快，适合实时场景。3.图像超分辨率挑战与评价指标-挑战：抗混叠、噪声放大、细节恢复。-PSNR（峰值信噪比）衡量信号保真度，SSIM（结构相似性）评估结构相似性，两者结合评价超分辨率效果。4.多传感器融合的必要性与传感器类型-必要性：单一传感器（如摄像头）易受光照、遮挡影响，融合可提升鲁棒性。-传感器：LiDAR（高精度距离感知）、摄像头（纹理和颜色信息）、毫米波雷达（全天候探测）。5.语义分割与实例分割的区别-语义分割：分类像素（如区分人、车），不区分个体；实例分割：区分同一类别的不同个体（如区分行人A、行人B）。-应用：语义分割用于道路场景分类，实例分割用于自动驾驶目标计数。四、论述题答案1.深度学习在医学图像分析中的应用-病理切片分析：ResNet等模型可自动识别癌细胞，辅助医生诊断。-医学影像分割：U-Net用于脑部MRI分割，提高病灶定位精度。-疾病预测：结合CNN与注意力机制，预测心血管疾病风险。2.计算机视