2026年校招：计算机视觉工程师题库及答案

2026年校招：计算机视觉工程师题库及答案本文档通过对本行业近年考试真题系统梳理，精选汇总高频出现的核心笔试题、面试题，附详细解析与标准答案，覆盖笔试面试全考点重难点，助您高效刷题、精准提分，顺利通过考核，收到心仪offer。

单项选择题（每题2分，共10题）

1.以下哪种算法不属于传统的图像特征提取算法()

A.SIFT

B.CNN

C.HOG

D.SURF

2.图像滤波中，均值滤波的主要作用是()

A.锐化图像

B.平滑图像

C.增强对比度

D.提取边缘

3.以下哪个深度学习框架常用于计算机视觉任务()

A.TensorFlow

B.PyTorch

C.以上都是

D.都不是

4.目标检测中，常用的评价指标是()

A.mAP

B.PSNR

C.SSIM

D.F1-score

5.在图像分割中，语义分割和实例分割的主要区别是()

A.语义分割不区分同一类别的不同实例

B.实例分割不区分不同类别

C.语义分割精度更高

D.实例分割速度更快

6.以下哪种图像增强方法不属于空域增强()

A.直方图均衡化

B.线性变换

C.高斯滤波

D.傅里叶变换

7.卷积神经网络中，卷积层的主要作用是()

A.降维

B.特征提取

C.分类

D.归一化

8.计算机视觉中，光流法主要用于()

A.图像配准

B.目标跟踪

C.图像压缩

D.图像去噪

9.以下哪种数据增强方法不适用于目标检测任务()

A.随机裁剪

B.颜色抖动

C.随机旋转

D.数据归一化

10.人脸识别系统中，通常使用的特征是()

A.纹理特征

B.几何特征

C.指纹特征

D.以上都有

多项选择题（每题2分，共10题）

1.常见的计算机视觉任务包括()

A.图像分类

B.目标检测

C.图像分割

D.人脸识别

2.深度学习中，常用的激活函数有()

A.Sigmoid

B.ReLU

C.Tanh

D.LeakyReLU

3.图像预处理的常见操作有()

A.归一化

B.裁剪

C.旋转

D.缩放

4.目标检测算法可以分为()

A.单阶段算法

B.两阶段算法

C.三阶段算法

D.多阶段算法

5.以下属于图像特征的有()

A.颜色特征

B.形状特征

C.纹理特征

D.边缘特征

6.计算机视觉中，常用的数据集有()

A.MNIST

B.CIFAR-10

C.ImageNet

D.COCO

7.卷积神经网络的组成部分有()

A.卷积层

B.池化层

C.全连接层

D.激活层

8.图像滤波的方法有()

A.均值滤波

B.中值滤波

C.高斯滤波

D.双边滤波

9.语义分割中常用的模型有()

A.U-Net

B.FCN

C.MaskR-CNN

D.PSPNet

10.计算机视觉在以下哪些领域有应用()

A.自动驾驶

B.医疗影像

C.安防监控

D.工业检测

判断题（每题2分，共10题）

1.卷积神经网络中的池化层可以减少参数数量()

2.图像分类任务只需要输出图像所属的类别标签()

3.目标检测算法只能检测单个目标()

4.深度学习模型训练时不需要进行数据预处理()

5.光流法可以用于检测图像中的运动物体()

6.直方图均衡化可以增强图像的对比度()

7.语义分割和实例分割的输出结果相同()

8.卷积层的卷积核大小必须是奇数()

9.计算机视觉中，图像的分辨率对算法性能没有影响()

10.人脸识别系统可以完全避免误识和拒识()

简答题（每题5分，共4题）

1.简述卷积神经网络中卷积层的工作原理。

卷积层通过卷积核在输入图像上滑动，进行逐元素相乘并求和，提取局部特征。不同卷积核可提取不同特征，卷积操作可增加特征图的深度，学习到图像的多层次特征。

2.什么是数据增强，在计算机视觉中有什么作用？

数据增强是对原始数据进行变换扩充数据量。在计算机视觉中可增加数据多样性，提高模型泛化能力，减少过拟合，使模型在不同场景下都有好表现，还能降低对大量标注数据的依赖。

3.简述目标检测中常用的评价指标mAP的含义。

mAP即平均精度均值。先计算每个类别的平均精度（AP），它是不同召回率下精度的积分。mAP是所有类别的AP的平均值，用于综合评估目标检测算法在多个类别上的性能。

4.图像滤波有哪些常见方法，各有什么特点？

常见方法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波。均值滤波简单，能平滑图像但会模糊细节；中值滤波可有效去除椒盐噪声，保留边缘；高斯滤波对高斯噪声有较好效果，平滑同时能一定程度保留细节。

论述题（每题5分，共4题）

1.论述计算机视觉在自动驾驶中的应用及面临的挑战。

应用：用于识别道路、交通标志、车辆行人等，辅助决策。挑战：数据标注难，场景复杂；光照、天气影响大；算法实时性和可靠性要求高，需确保安全，且要应对复杂的交通规则和突发事件。

2.谈谈你对深度学习在计算机视觉中发展趋势的理解。

趋势包括模型轻量化，以适配移动端等设备；多模态融合，结合图像、语音等信息；强化学习与计算机视觉结合，提升决策能力；自监督学习减少对标注数据依赖，提高效率和泛化性。

3.分析图像分类和目标检测的联系与区别。

联系：都属于计算机视觉任务，都用深度学习模型。区别：图像分类输出整体类别，目标检测要定位并分类多个目标；图像分类简单，目标检测复杂，需处理目标的位置、大小、重叠等问题。

4.论述计算机视觉在医疗影像领域的应用及意义。

应用：疾病诊断、病灶检测分割、影像配准等。意义：辅助医生提高诊断准确性和效率，减少人为误差；可进行疾病早期筛查，利于及时治疗；还能助力医学研究，推动医疗技术发展。

答案

#单项选择题答案

1.B

2.B

3.C

4.A

5.A

6.D

7.B

8.B

9.D

10.B

#多项选择题答案

1.