2025年人工智能与计算机视觉技术考试试题及答案

2025年人工智能与计算机视觉技术考试试题及答案一、单项选择题（每题3分，共30分）1.当前主流视觉Transformer模型普遍采用哪种位置编码方案来提升长序列建模能力A.绝对位置编码B.可学习位置编码C.旋转位置编码（RoPE）D.相对位置编码答案：C解析：旋转位置编码通过为不同位置的词向量注入旋转偏置，能够天然保留不同位置之间的相对距离信息，在长序列输入上的外推性更好，精度更高，因此成为2023-2025年主流视觉Transformer大模型的首选位置编码方案，其余选项的位置编码在长序列场景下性能弱于RoPE。2.SegmentAnythingModel（SAM）的核心定位是A.专用语义分割模型B.通用可提示分割基础大模型C.专用实例分割模型D.全景分割专用模型答案：B解析：SAM基于超大规模分割预训练，支持点、框、文本等多种交互提示输入，能够完成零样本场景下的各类分割任务，是面向通用分割任务的基础大模型，并非针对某一类特定分割任务设计的专用模型。3.人工智能对齐（Alignment）技术在计算机视觉大模型中核心解决的问题是A.提升模型特征提取能力B.降低模型推理延迟C.让模型输出符合人类意图与安全规范D.减少训练所需数据量答案：C解析：对齐技术的核心目标是缩小大模型自身训练目标和人类实际需求、价值规范之间的差距，让大模型输出符合人类预期，同时避免生成有害违规内容，因此C选项正确。4.以下方法中属于自监督视觉表征学习的是A.ImageNet上的有监督ResNet预训练B.CLIP的图文对比学习预训练C.FasterR-CNN的目标检测微调D.图像分类任务的交叉熵训练答案：B解析：CLIP利用互联网海量未标注的图文对数据，通过对比学习完成表征学习，不需要人工标注，属于典型的自监督视觉表征学习框架，其余选项均为有监督学习任务。5.扩散模型用于图像生成时，反向扩散过程的本质是A.逐步给干净图像添加高斯噪声B.逐步从带噪图像中去除噪声得到符合数据分布的生成样本C.直接完成噪声到目标图像的端到端映射D.对图像特征进行下采样与上采样重构答案：B解析：扩散模型分为前向过程和反向过程，前向过程是逐步给干净图像加噪声，让数据分布逐渐趋近于高斯分布，反向过程是学习从高斯噪声逐步去噪，还原出符合真实数据分布的样本，因此B选项正确。6.YOLOv8相比早期YOLO版本的核心改进不包括以下哪项A.改用Anchor-Free检测头B.引入全Transformer骨干网络C.支持分割、分类、姿态估计等多任务扩展D.设计C2f特征融合模块提升特征提取能力答案：B解析：YOLOv8的骨干网络依然是基于CNN设计，并未引入全Transformer骨干网络，其余三项均为YOLOv8的核心改进内容。7.大语言模型驱动的视觉理解任务中，当前主流用于连接视觉编码器与大语言模型的模块是A.Q-FormerB.CLIPC.LoRAD.卷积层答案：A解析：Q-Former由BLIP-2提出，能够通过可学习的查询向量提取视觉特征，并将视觉特征映射到与大语言模型语义空间对齐的向量空间，是当前大语言模型多模态视觉方案中最常用的连接器模块。8.计算机视觉中对抗样本的定义是A.标注错误的训练样本B.添加了人类不可察觉的微小扰动后，会导致模型以高置信度输出错误结果的样本C.模型过拟合生成的错误样本D.分辨率过低的低质量样本答案：B解析：对抗样本是对抗攻击领域的核心概念，指的是通过添加人类感知不到的微小扰动，就能让深度学习模型产生错误预测的样本，因此B选项正确。9.以下技术中，能够在精度损失极小的前提下大幅降低CV大模型推理延迟，适合端侧部署的是A.随机模型剪枝B.知识蒸馏C.INT4/INT8量化D.低秩适配（LoRA）答案：C解析：当前量化技术已经非常成熟，INT4/INT8量化将浮点参数转换为低精度整数存储计算，能够大幅降低模型体积和计算量，推理延迟提升数倍，同时精度损失可以控制在1%以内，是当前大模型端侧部署最常用的优化方案。随机剪枝通常会带来较大的精度损失，知识蒸馏需要额外训练大模型作为教师模型，LoRA主要用于参数高效微调，不降低推理延迟。10.神经辐射场（NeRF）技术的核心应用场景是A.二维图像分类B.三维场景重建与新视角合成C.视频动作识别D.图像超分辨率重建答案：B解析：NeRF通过神经网络学习场景的辐射场，能够根据输入的视角预测对应视角的图像，核心用于三维场景的重建和新视角合成任务。二、多项选择题（每题4分，共20分）1.当前通用视觉大模型具备的核心能力包括A.跨任务泛化能力B.可提示交互式分割C.跨模态图文理解与生成D.零样本场景迁移答案：ABCD解析：当前生成式AI时代的通用视觉大模型，基于大规模预训练获得了强泛化能力，支持零样本场景迁移、可提示交互分割、跨模态图文理解生成等多种通用能力，四个选项均正确。2.计算机视觉小样本学习常用的技术方案包括A.度量学习B.元学习C.提示学习D.数据增广答案：ABCD解析：度量学习通过学习合理的特征距离空间实现小样本分类检测，元学习通过学习大量小样本任务让模型快速适应新任务，提示学习利用大模型的泛化能力通过设计合适的提示实现小样本适配，数据增广通过扩充小样本数据分布提升模型泛化能力，四种都是小样本视觉学习的常用方案。3.以下属于扩散模型采样加速方法的是A.DDIMB.潜在一致性模型（LCM）C.欧拉采样D.SDXL答案：ABC解析：DDIM相比原始DDPM将采样步数从百级降低到十级，实现了加速，LCM通过一致性蒸馏将采样步数压缩到1-4步，是当前最新的加速方案，欧拉采样是常用的快速数值采样方法，SDXL是StabilityAI推出的升级版文本生成图像扩散模型结构，不属于采样加速方法。4.目标检测任务的常用评价指标包括A.mAP（平均精度均值）B.FPS（每秒帧率）C.IoU（交并比）D.参数量答案：ABCD解析：mAP是检测精度的核心指标，FPS衡量模型推理速度，IoU衡量预测框与真实框的重合程度，是计算精度的基础，参数量衡量模型大小，也是部署阶段重要的评价指标，四个选项都是目标检测常用评价指标。5.端侧计算机视觉部署需要考虑的核心因素包括A.模型体积B.推理延迟C.功耗D.任务精度答案：ABCD解析：端侧设备通常内存、算力有限，对功耗有严格限制，同时需要满足任务精度要求，因此四个选项都是端侧部署需要考虑的核心因素。三、简答题（每题8分，共24分）1.简述SegmentAnythingModel（SAM）的设计思路及其对计算机视觉领域的影响。答案：SAM的设计思路可分为三点：第一，数据层面，构建了包含11亿个掩码的大规模公开分割数据集SA-1B，解决了分割任务标注成本高、数据量不足的痛点，为分割大模型预训练提供了数据基础；第二，结构层面，采用图像编码器、提示编码器、掩码解码器的三阶架构，支持点、框、文本、粗略掩码等多种形式的输入提示，适配不同场景的分割需求；第三，任务层面，采用可提示分割的预训练目标，让模型学习根据提示输出对应分割掩码的通用能力，具备零样本分割的潜力。对领域的影响：SAM首次验证了大模型范式在通用分割任务上的可行性，开创了通用基础分割模型的新方向，降低了下游细分分割任务的开发门槛，推动了分割领域从专用任务向通用任务发展，也为后续医疗、自动驾驶等垂直领域的分割模型提供了高性能的初始化底座，催生了大量基于SAM的衍生应用与研究方向。2.对比说明卷积神经网络（CNN）和视觉Transformer（ViT）的优缺点。答案：卷积神经网络的优点：一是天然包含局部性、平移不变性的归纳偏置，更符合图像数据的天然特性，在中小规模数据集上泛化能力更好，不容易过拟合；二是计算效率更高，卷积的局部连接特性计算复杂度低于全注意力机制，对硬件的要求更低，中小参数量模型推理速度更快；三是结构轻量化，在边缘端侧任务上适配性更好。CNN的缺点：一是长距离依赖建模能力弱，卷积的感受野增长缓慢，难以捕捉图像全局长距离的语义关联；二是跨任务泛化能力弱，参数量增长带来的性能提升不如ViT明显，不适合构建通用大模型。视觉Transformer的优点：一是基于自注意力机制，天生擅长建模长距离依赖，能够捕捉全局语义信息；二符合缩放定律，随着训练数据量和参数量的增长，性能能够持续提升，适合构建通用视觉大模型；三是和大语言模型结构兼容，更容易做多模态融合，方便构建图文多模态大模型。ViT的缺点：一是需要大规模训练数据才能发挥性能，小数据场景下性能不如CNN，容易过拟合；二是自注意力计算复杂度和序列长度的平方成正比，大分辨率输入下计算成本高，推理速度慢；三是归纳偏置弱，训练需要更多的计算资源。3.什么是视觉语言对齐，当前主要的实现思路有哪些？答案：视觉语言对齐是指让视觉模态的特征空间和文本模态的特征空间在语义层面保持一致性，使得相同语义的视觉内容和文本内容在特征空间中距离更近，不同语义的内容距离更远，从而实现跨模态的理解、生成与交互。当前主要的实现思路分为三类：第一，对比学习对齐，以CLIP为代表，利用大规模图文对数据，通过对比损失拉动同图文对的特征相似度，压低不同图文对的相似度，实现全局语义对齐，适合跨模态检索、零样本分类等任务；第二，连接器映射对齐，以BLIP-2的Q-Former方案为代表，设计专门的连接器模块，将预训练视觉编码器输出的视觉特征映射到预训练大语言模型的语义空间，过程中可以冻结视觉编码器和大语言模型，只训练少量连接器参数，成本低效果好，是当前LLM驱动的视觉理解任务最常用的方案；第三，端到端联合对齐，从模型预训练阶段就将视觉和文本数据一起输入，使用统一的Transformer架构处理两种模态，从头完成特征空间对齐，代表性工作如GPT-4V，该方案对齐效果更好，但训练成本极高。四、综合应用题（共26分）某城市安防企业需要开发端侧监控摄像头的人脸识别考勤系统，要求在分辨率为1080P的监控画面中，识别出现在画面中的员工身份，识别准确率不低于99%，端到端识别延迟不超过100ms，能够适配不同角度、不同光照的室内考勤场景，请结合人工智能与计算机视觉技术给出该系统的技术方案要点，并说明技术选型理由。答案：该系统可分为人脸检测、人脸对齐校正、人脸识别、端侧部署四个核心模块，具体方案如下：1.人脸检测模块：技术选型选用轻量型YOLO人脸检测模型，或者MTCNN（多任务级联卷积神经网络），选型理由：YOLO轻量型检测模型速度精度平衡好，针对监控场景的人脸检测，特别是小人脸检测精度优于传统方法，MTCNN结构简单，级联检测的速度快，适合端侧部署。针对考勤场景不同角度的人脸，训练时加入WIDERFACE等公开人脸检测数据集，同时采集实际考勤场景下不同角度、不同距离的人脸数据做微调，引入Focal损失解决正负样本不平衡问题，降低漏检率。2.人脸对齐校正模块：采用基于关键点定位的人脸对齐方法，检测人脸的5个或68个关键点，通过相似变换将人脸校正到统一尺寸和标准姿态，解决人脸角度偏转带来的精度损失，为后续人脸识别模块提供归一化的输入，该方法计算量小，端侧运行速度快，能够有效提升不同姿态下的识别准确率。3.人脸识别模块：技术选型选用ArcFace作为主干识别模型，选用轻量型骨干网络（比如MobileNet、ShuffleNet）作为特征提取网络，选型理由：ArcFace是当前主流的人脸识别损失函数，能够有效拉大不同身份之间的特征间距，缩小同身份的特征间距，识别精度显著优于传统的Softmax损失、Triplet损失，选用轻量型骨干网络能够保证模型体积小，推理速度快，满足延迟要求。模型训练阶段，首先在大规模公开人脸识别数据集（如MS-Celeb-1M）上做预训练，然后用企业员工的人脸数据做微调，每个员工采集不同角度、不同光照下的多张人脸数据，保证模型适配实际场景，提升识别准确率。4.端侧部署优化：首先采用INT8后训练量化对模型进行压缩，将浮点参数转换为INT8整数，模型体积压缩75