计算机视觉应用开发案例教程（OpenCV）习题答案 第9章

第9章一、选择题以下关于传统计算机视觉与深度学习技术的差异，说法正确的是（）A.传统技术依赖自动学习特征，深度学习依赖手工设计特征B.传统技术需大规模标注数据，深度学习小样本即可应用C.传统技术对复杂场景（如遮挡）适应性弱，深度学习适应性强D.传统技术模型结构复杂，深度学习模型结构简单解析：选C。根据表9-1，传统技术特征提取方式为“手工设计”（如Canny边缘、Haar特征），需小样本；深度学习为“自动学习”（CNN提取特征），需大规模标注数据，且模型结构为多层网络（复杂），故A、B、D错误；传统技术面对遮挡、光照变化时精度下降，深度学习鲁棒性更强，C正确。MobileNet-SSD模型适合端侧部署（如手机、嵌入式设备）的核心原因是（）A.采用深度可分离卷积，减少计算量与参数量B.仅能识别20类物体，功能简单C.依赖OpenCVdnn模块，无需其他框架D.只能处理静态图像，不支持实时检测解析：选A。根据9.3.1节，MobileNet-SSD通过“深度可分离卷积”降低计算复杂度，适合端侧资源有限的场景，A正确；其支持20类物体（基于VOC数据集）并非功能简单，且可扩展（B错误）；依赖dnn模块是加载方式，非端侧适配核心（C错误）；可通过摄像头改造实现实时检测（9.3.4节拓展），D错误。工业零件分类案例中，将PyTorch模型转换为ONNX格式的主要目的是（）A.提高模型训练速度B.实现跨平台部署（如网页、嵌入式设备）C.增加模型识别类别D.减少数据集规模需求解析：选B。根据9.4.3节，ONNX格式是跨框架、跨平台的标准格式，转换后可在网页（如9.4.3节网页部署）、嵌入式设备等场景使用，B正确；模型训练速度与硬件（CPU/GPU）、参数相关，与ONNX无关（A错误）；识别类别由模型分类层决定，与格式无关（C错误）；数据集规模需求由模型复杂度决定，与格式无关（D错误）。工业零件分类的数据集划分中，训练集与验证集的比例及作用，正确的是（）A.训练集20%、验证集80%，训练集用于测试模型泛化能力B.训练集80%、验证集20%，验证集用于避免模型过拟合C.训练集50%、验证集50%，两者均用于模型训练D.训练集10%、验证集90%，验证集用于更新模型权重解析：选B。根据9.4.2节，数据集按“训练集80%、验证集20%”划分，训练集用于模型参数学习，验证集用于评估模型在未见过数据上的性能，避免过拟合，B正确；A、C、D的比例及作用描述均与文档不符。以下哪项不属于工业零件分类模型训练中的“数据增强”操作？（）A.随机旋转图像±15度B.固定图像尺寸为224×224C.随机水平翻转图像D.随机调整图像亮度与对比度解析：选B。根据9.4.3节，数据增强是通过“随机旋转、水平翻转、亮度调整”等操作增加样本多样性，缓解过拟合；“固定尺寸为224×224”是基础预处理（适配MobileNet输入），不属于数据增强，B正确。二、填空题OpenCV的dnn模块中，加载Caffe框架预训练模型（如MobileNet-SSD）的核心函数是__________，需传入模型结构文件（.prototxt）和权重文件（.caffemodel）。答案：cv2.dnn.readNetFromCaffe解析：根据9.3.3节，加载Caffe格式模型需使用cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt_path,model_path)，该函数是dnn模块对接Caffe预训练模型的关键接口。工业零件分类案例中，迁移学习阶段“冻结基础网络”的目的是__________，仅训练最后一层分类器以适配螺栓、螺母、垫片三类零件。答案：避免预训练的特征提取能力被破坏（或“复用预训练模型的通用特征，减少计算量”）解析：根据9.4.3节，加载预训练MobileNetV2后，冻结基础网络参数（param.requires_grad=False），可复用模型在ImageNet上学习的通用特征，仅训练分类层适配新任务，既减少计算量，又避免破坏已有特征提取能力。MobileNet-SSD模型基于VOC数据集训练，可识别的类别包括“飞机、自行车、猫”等，共__________类（含背景类）。答案：21解析：根据9.3.3节，MobileNet-SSD的class_names列表包含“background（背景）”+20类物体，共21类。模型转换环节中，将PyTorch模型（.pth）转为ONNX格式时，需设置dynamic_axes参数，其作用是支持__________，便于批量处理图像。答案：动态批次大小（或“batch_size动态调整”）解析：根据9.4.3节，dynamic_axes参数设置输入输出的第0维（批次维度）为“batch_size”，允许模型处理不同数量的图像（如单张、多张批量输入），适配实际应用中的灵活需求。工业零件分类系统中，模型预测时若“置信度阈值”设为0.5，含义是仅保留预测概率_____