深度学习与图像处理（PaddlePaddle版）期末试卷和及答案解析

《深度学习与图像处理》期末试卷一、选择题（共10题，每题2分）1.下图所示卷积核属于哪种操作（）。A.图像锐化B.边缘检测C.均值模糊D.高斯模糊答案：B解析：参考书本第22页。甲方要求实现一个靶标自动校准项目，该项目需要通过远距离摄像头精准获取靶标十字准心坐标位置。以下哪种方法最适合完成该项目（）。A、PPTinyPoseB、UNetC、PicoDetD、MaskRCNN答案：A解析：由于项目需要精准获取靶心坐标点，因此最适合采用关键点检测算法。上述四个选项中只有A选项属于关键点检测算法。3.深度学习框架的出现为深度学习的研究和工业化应用奠定了基础。以下哪个不属于深度学习框架（）A、TensorFlowB、MXNetC、NumpyD、MindSpore答案：C解析：参考书本第41页。4.以下哪种不是常见的目标检测数据集格式（）。A、ICDARB、VOCC、COCOD、Labelme答案：A解析：参考书本4.3.1节。ICDAR属于文本识别数据集常见格式。下述代码最终输出是什么（）。importpaddleimportpaddle.nnasnn#创建输入x=paddle.uniform((2,3,8,8),dtype="float32",min=0.0,max=1.0)#构造卷积层conv=nn.Conv2D(3,6,(5,5))#执行一层卷积y=conv(x)#输出tensor转numpyy_np=y.numpy()print(y_np.shape)A、(6,6,2,2)B、(6,3,2,2)C、(2,3,4,4)D、(2,6,4,4)答案：D解析：参考书本第70页。6.对于图像分类的输出结果来说，可以根据（）来进一步过滤分类结果。A.置信度B.高斯误差C.图片路径D.类别序号答案：A解析：参考书本第117页。7.‏下列哪种算法最适合在树莓派上部署（）。A.FastRCNNB.PicoDetC.MaskRCNND.FasterRCNN答案：B解析：参考书本4.4.1节。由于树莓派运算资源有限，只有PicoDet这种轻量级算法适合运行在树莓派上。FastDeploy是飞桨团队开源的一款全场景、灵活易用的AI部署套件。以下哪项不属于FastDeploy的典型部署功能（）。A.云B.车C.端D.边答案：B解析：参考书本第119页。9.下图所示4种归一化方法中，哪种最不适合GAN图像生成任务。A、BatchNorm B、LayerNorm C、InstanceNorm D、GroupNorm答案：A10.传统的卷积神经网络在移动设备上运行速度慢且会消耗大量运算资源。因此，MobileNetV1和MobileNetV2算法相继被提了出来，显著降低了计算量。下列哪项不属于MobileNetV2的技术点（）。A、深度卷积B、逐点卷积C、残差网络D、Sigmoid激活函数答案：D解析：参考书本3.2.3节。二、判断题（共5题，每题2分）1.霍夫变换(HoughTransform,HT)作用是检测图像中的弧线、圆等图形。答案：错误解析：参考书本32页2.机器学习属于深度学习中最重要的分支之一，而深度学习属于人工智能的分支之一。答案：错误解析：深度学习属于机器学习中最重要的分支之一，而机器学习属于人工智能的分支之一3.语义分割和实例分割任务均可以采用Labelme的多边形模式进行标注。答案：正确解析：参考书本第206页4.‌FastetRCNN属于典型的单阶段目标检测算法，检测精度高，效果出众。答案：错误解析：‌FastetRCNN属于两阶段目标检测算法5.图像语义分割其实就是对图像中的每个像素进行分类。答案：正确解析：参考书本第172页三、填空题（共10题20空，每空1分）1.在图像处理领域,针对特定颜色提取问题,使用较多的是HSV颜色空间,它比RGB空间更接近人类对色彩的感知经验,。这里的H、S、V分别表示、、。答案：色调、饱和度、明度解析：参考书本28页。AnimeGAN算法属于到的变换答案：图像、图像解析：参考书本第256页。对于拥有四张Nvidia显卡的Ubuntu平台来说，深度学习环境的安装方法依次是显卡驱动、、、和深度学习框架。答案：CUDA,CUDNN,NCCL答案解析：参考书本第42页。图像数字化是指将一幅图像以数字的形式表示，主要包括和两个过程。答案：采样，量化答案解析：参考书本第3页。5.为了能将训练好深度学习模型成功部署到生产环境中,需要将训练好的模型转换为模型,从而可以使模型脱离编程语言和深度学习框架本身的限制,被更多的部署工具和部署语言所调用。答案：动态图，静态图答案解析：参考书本第158页。6.人工智能的核心三要素是、和。答案：数据、算力、算法答案解析：参考书本第291页。训练好的深度学习模型在训练集上效果很好，但是在测试集上效果很差，这种现象被成为。答案：过拟合答案解析：参考书本第186页。8.关键点检测算法可以分为两大类:和。答案：回归法，热图法。答案解析：参考书本第229页。9.GAN模型高度非线性,如果采用随机初始化直接进行训练容易陷入比较差的局部最优解。因此,一种常见做法就是先对整个模型的生成器部分进行,然后再进行完整的端到端训练。答案：预训练。答案解析：参考书本第268页。10.使用Labelme标注关键点检测任务时，需要使用标注模式进行标注。答案：点。答案解析：参考书本第235页。四、简答和计算题（共5题，每题10分）1.一幅分辨率为128像素×256像素的图像,当该图像分别表示二值图像、单通道灰度图像、三通道彩色图像时,其数据量分别为多大?当将该图像保存到计算机上时，请列举4种常见的图像保存格式。答案（得分值）:(1)二值图像的每个像素用1b表示(1B=8b),因此数据量为(128×256×1/8)/1024=4KB。（2分）(2)单通道灰度图像,每个像素用1B表示(256个灰阶可用8b表示),数据量为(128×256×1)/1024=32KB。（2分）(3)三通道彩色图像,每个像素用3B表示,数据量为(128×256×3)/1024=96KB。（2分）(4)JPG,BMP,PNG,WEBP,JPEG2000,TIFF，SVG，GIF（每答对1项得1分，共4分）解析：参考书本第5~6页2.基于传统机器学习和图像处理的自动驾驶算法需要大量人工定义的参数,如车道线颜色、分割阈值等，由于参数之间存在强耦合性,参数调优工作量大且对经验要求高。目前，自动驾驶技术普遍采用深度学习方法，尤其是基于深度学习的端到端自动驾驶技术成为了各大自动驾驶公司重点研究对象。Nvidia发表的论文《EndtoEndLearningforSelf-DrivingCars》提出了一种简洁实用的端到端自动驾驶方法，请阐述该方法的核心思想和实现步骤。答案：（1）核心思想：使用卷积神经网络自动提取图像特征,实现端到端的控制。（4分）（2）实现步骤：由车载摄像头采集图像,然后将图像输入到预先训练好的CNN网络,这个网络的输出是方向盘的转向角度,从而可以控制小车按照这个角度打方向盘（6分）。解析：参考书本77~78页。3.反卷积作为一种有效的图像上采样操作，被广泛应用于图像生成任务中。假设有一个2×2大小的矩阵与一个3×3大小的卷积核进行反卷积操作（如下图所示），请画出其计算过程并给出最终计算结果。答案：（1）（2分）（2）（2分）（3）（2分）（4）（2分）（5）（2分）解析：参考书本261页。4.FasterRCNN作为目标检测领域的里程碑，检测速度快、精度高，直至今日，FasterRCNN依然是学习目标检测所必须要了解的算法。请简要阐述FasterRCNN算法的实现原理。答案：（1）FasterRCNN主要包含四个部分：特征提取模块、RPN生成模块、RoI池化模块、分类回归模块。（2分）（2）特征提取模块：通过一组基础的卷积神经网络来提取原始图像的特征图。（2分）（3）RPN生成模块：生成质量较好的候选框。（2分）（4）RoI池化模块：将每一个感兴趣区域的特征都池化到固定的维度。（2分）（5）分类回归模块：将RoI池化得到的特征送入全连接网络，预测每一个RoI的分类，并预测更精准的偏移量。（2分）解析：参考书本第136页。有一个项目需求如下。（1）任务：检测手机生产线上的玻璃瑕疵，例如划痕、凹陷、凸起等，需要精确刻画出每个瑕疵的形态，同时统计出瑕疵个数；（2）配置：配备3080显卡的GPU工控机；（3）速度要求：对于1024x1024分辨率的图像要求在1秒内检测完毕。针对上述任务你会采用何种算法实现？如果让你使用PaddleDetection套件完成