2026年春招：计算机视觉工程师面试题及答案

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单项选择题

1.以下哪个是常用的图像特征提取方法()

A.K近邻法

B.卷积操作

C.决策树

D.支持向量机

2.图像滤波中，高斯滤波的主要作用是()

A.锐化图像

B.去除椒盐噪声

C.平滑图像

D.增强边缘

3.目标检测中，以下哪个模型属于单阶段检测器()

A.FasterR-CNN

B.MaskR-CNN

C.YOLO

D.R-FCN

4.在图像分类任务中，准确率的计算是()

A.正确分类样本数/总样本数

B.错误分类样本数/总样本数

C.真阳性样本数/（真阳性样本数+假阳性样本数）

D.真阳性样本数/（真阳性样本数+假阴性样本数）

5.缓解过拟合问题可以采用的方法是()

A.增加训练数据量

B.增加模型复杂度

C.去除正则化项

D.减少训练轮数

6.以下属于深度学习框架的是()

A.Scikit-learn

B.TensorFlow

C.OpenCV

D.NumPy

7.对于视频处理，光流法主要用于()

A.视频剪辑

B.视频编码

C.运动估计

D.视频降噪

8.以下关于RGB颜色模式说法错误的是()

A.由红、绿、蓝三种颜色通道组成

B.取值范围是0-255

C.可以表示所有颜色

D.是一种加法颜色模型

9.图像分割中，阈值分割的核心是()

A.选择合适的阈值

B.计算图像梯度

C.进行边缘检测

D.提取图像特征

10.在卷积神经网络中，池化层的主要作用是()

A.增加模型容量

B.保持特征图尺寸不变

C.减少特征图尺寸

D.提高模型的泛化能力

多项选择题

1.计算机视觉中常用的数据增强方法有()

A.翻转

B.旋转

C.缩放

D.加噪声

2.以下属于目标检测评价指标的有()

A.mAP

B.IoU

C.召回率

D.准确率

3.深度学习中优化器的作用是()

A.计算损失函数

B.更新模型参数

C.加速模型收敛

D.防止过拟合

4.图像特征描述子有()

A.SIFT

B.SURF

C.ORB

D.HOG

5.计算机视觉的应用领域包括()

A.安防监控

B.自动驾驶

C.医学影像分析

D.图像搜索

6.以下关于卷积操作的说法正确的有()

A.可以提取图像局部特征

B.卷积核参数是固定的

C.可以减少模型参数数量

D.具有平移不变性

7.常用的图像边缘检测算子有()

A.Sobel算子

B.Canny算子

C.Laplacian算子

D.Harris算子

8.训练深度神经网络时可能遇到的问题有()

A.梯度消失

B.梯度爆炸

C.过拟合

D.欠拟合

9.以下属于无监督学习方法的有()

A.K-means聚类

B.主成分分析（PCA）

C.支持向量机

D.决策树

10.视频分析的任务包括()

A.目标检测与跟踪

B.行为识别

C.视频分类

D.视频超分辨率

判断题

1.计算机视觉只处理静态图像，不涉及视频处理。()

2.卷积神经网络中卷积层的参数数量与输入图像的大小有关。()

3.过拟合时模型在训练集和测试集上的表现都很差。()

4.图像的直方图均衡化可以增强图像的对比度。()

5.深度学习中的激活函数可以引入非线性因素。()

6.目标检测中的NMS（非极大值抑制）是用于去除重复的检测框。()

7.所有的图像分类任务都可以用线性分类器完成。()

8.光流法只能用于二维图像，不能处理三维场景。()

9.数据增强可以提高模型的泛化能力。()

10.在图像分割中，语义分割和实例分割的任务是相同的。()

简答题

1.简述卷积神经网络（CNN）的基本结构。

答：CNN基本结构包括输入层、卷积层、激活函数层、池化层、全连接层。卷积层提取局部特征，激活函数引入非线性，池化层降维，全连接层整合特征输出结果。

2.什么是过拟合？如何解决过拟合问题？

答：过拟合指模型在训练集表现好，测试集差。解决方法有增加训练数据、正则化、早停、减少模型复杂度、数据增强等。

3.简述目标检测中IoU的概念。

答：IoU即交并比，是预测框与真实框交集面积和并集面积的比值，用于衡量预测框和真实框的重合程度，值越接近1，重合度越高。

4.图像滤波有哪些常见方法？

答：常见方法有均值滤波，平滑图像；高斯滤波，平滑同时保留细节；中值滤波，去除椒盐噪声；双边滤波，保边平滑。

论述题

1.论述计算机视觉在自动驾驶中的应用及挑战。

答：应用有目标检测识别车辆、行人等；车道线检测保障行驶安全；场景感知规划路径。挑战在于复杂天气和光照影响识别精度，数据标注成本高，系统可靠性和实时性要求高，伦理和法律问题待解决。

2.论述深度学习在计算机视觉任务中的优势和局限性。

答：优势是能自动提取特征，在图像分类、检测等任务表现好，有很强的学习能力。局限性是需要大量数据和计算资源，模型可解释性差，对小样本任务效果不佳。

3.论述图像分类和目标检测的区别与联系。

答：区别：图像分类判断图像整体类别，目标检测要定位并分类目标。联系：都基于图像特征分析，目标检测可看作多区域图像分类，图像分类技术可用于目标检测中特征提取和分类环节。

4.论述数据增强在计算机视觉中的重要性。

答：重要性体现在能增加训练数据多样性，提高模型泛化能力，减少对大量真实数据依赖，降低数据收集和标注成本，使模型对图像变换有更好鲁棒性，提升在不同场景下性能。

答案

#单项选择题

1.B

2.C

3.C

4.A

5.A

6.B

7.C

8.C

9.A

10.C

#多项选择题