2025年人工智能工程師計(jì)算機(jī)視覺能力測試及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪種圖像增強(qiáng)技術(shù)通過局部直方圖均衡化改善對比度，同時抑制噪聲放大？A.全局直方圖均衡化（HE）B.限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）C.伽馬校正（GammaCorrection）D.雙邊濾波（BilateralFiltering）2.在目標(biāo)檢測任務(wù)中，若某模型對同一物體生成3個預(yù)測框，其與真實(shí)框的交并比（IoU）分別為0.7、0.65、0.55，且置信度分別為0.9、0.8、0.7，則使用非極大值抑制（NMS）時，最終保留的預(yù)測框是？A.IoU=0.7，置信度=0.9的框B.IoU=0.65，置信度=0.8的框C.IoU=0.55，置信度=0.7的框D.全部保留3.以下哪項(xiàng)不是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中感受野（ReceptiveField）的計(jì)算影響因素？A.卷積核大小B.步長（Stride）C.填充（Padding）D.激活函數(shù)類型4.在語義分割任務(wù)中，若真實(shí)標(biāo)簽為5類（含背景），模型輸出特征圖尺寸為H×W×C，則C的合理取值是？A.1B.5C.H×WD.取決于下采樣倍數(shù)5.光流法（OpticalFlow）的基本假設(shè)不包括？A.亮度恒定假設(shè)B.時間連續(xù)假設(shè)C.空間一致假設(shè)D.運(yùn)動平滑假設(shè)6.以下哪種損失函數(shù)最適合解決類別不平衡的目標(biāo)檢測問題？A.交叉熵?fù)p失（Cross-EntropyLoss）B.均方誤差（MSE）C.FocalLossD.三元組損失（TripletLoss）7.視覺Transformer（ViT）中，位置編碼（PositionEmbedding）的主要作用是？A.增加模型參數(shù)數(shù)量B.保留圖像的空間位置信息C.替代卷積操作提取局部特征D.加速模型推理速度8.在圖像超分辨率（SR）任務(wù)中，ESRGAN相對于SRGAN的核心改進(jìn)是？A.引入殘差密集塊（RDB）B.使用更淺的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)C.放棄對抗損失（AdversarialLoss）D.僅保留內(nèi)容損失（ContentLoss）9.以下哪項(xiàng)是零樣本目標(biāo)檢測（Zero-ShotObjectDetection）的關(guān)鍵技術(shù)？A.利用預(yù)訓(xùn)練語言模型對齊視覺-文本特征B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的目標(biāo)類別數(shù)量C.設(shè)計(jì)更復(fù)雜的區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RPN）D.提高模型對小目標(biāo)的感受野10.計(jì)算圖像質(zhì)量評估指標(biāo)SSIM時，不涉及以下哪項(xiàng)特征？A.亮度（Luminance）B.對比度（Contrast）C.結(jié)構(gòu)（Structure）D.顏色（Color）---二、填空題（每題3分，共15分）1.ResNet網(wǎng)絡(luò)通過引入__________解決深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的梯度消失問題，其核心模塊的輸出為__________（用數(shù)學(xué)表達(dá)式表示）。2.目標(biāo)檢測模型YOLOv8的輸出頭包含__________、__________和__________三個分支，分別對應(yīng)邊界框回歸、目標(biāo)置信度和類別概率。3.單目深度估計(jì)的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法通常以__________為標(biāo)簽，無監(jiān)督方法則通過__________（如左右視圖重建或視頻序列幀間一致性）構(gòu)建損失函數(shù)。4.分割一切模型（SegmentAnythingModel,SAM）的核心組件包括__________、__________和__________，其中__________負(fù)責(zé)生成高質(zhì)量的掩碼。5.多尺度目標(biāo)檢測（如FPN）的主要思想是通過__________融合不同層級的特征圖，兼顧__________和__________的檢測需求。---三、簡答題（每題8分，共40分）1.解釋Transformer在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中的應(yīng)用優(yōu)勢，并說明其與CNN的核心差異。2.對比FasterR-CNN和YOLO系列目標(biāo)檢測模型的技術(shù)路線，分析各自在速度與精度上的權(quán)衡。3.小目標(biāo)檢測是計(jì)算機(jī)視覺的難點(diǎn)之一，請從數(shù)據(jù)、特征提取、損失函數(shù)三個維度提出改進(jìn)策略。4.簡述自監(jiān)督學(xué)習(xí)（Self-SupervisedLearning）在計(jì)算機(jī)視覺中的典型應(yīng)用場景，并舉例說明其訓(xùn)練流程（如MoCo或SimCLR）。5.圖像風(fēng)格遷移（NeuralStyleTransfer）的核心是分離內(nèi)容特征與風(fēng)格特征，說明如何通過VGG網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，并解釋風(fēng)格損失與內(nèi)容損失的計(jì)算方式。---四、編程題（每題10分，共20分）1.請使用PyTorch編寫一個函數(shù)，實(shí)現(xiàn)Sobel邊緣檢測算子。要求：輸入為單通道灰度圖像（形狀為[1,1,H,W]的張量），輸出為二值邊緣圖（0表示非邊緣，255表示邊緣），需包含高斯平滑預(yù)處理步驟（核大小3×3，標(biāo)準(zhǔn)差1.0）。2.假設(shè)YOLOv8模型輸出的預(yù)測框張量形狀為[N,6]（N為預(yù)測框數(shù)量，6列分別為x1,y1,x2,y2,conf,cls），請編寫Python函數(shù)實(shí)現(xiàn)非極大值抑制（NMS），要求：輸入閾值iou_thresh=0.5，輸出保留的預(yù)測框索引列表。---五、綜合應(yīng)用題（25分）某自動駕駛公司需開發(fā)車載視覺感知系統(tǒng)，要求檢測道路中的車輛、行人、交通信號燈（含紅/黃/綠狀態(tài)），并輸出目標(biāo)的位置、類別及交通燈狀態(tài)。請?jiān)O(shè)計(jì)一套技術(shù)方案，包括：（1）數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理策略；（2）模型架構(gòu)設(shè)計(jì)（需說明backbone、neck、head的選擇及原因）；（3）損失函數(shù)設(shè)計(jì)（需覆蓋檢測與分類任務(wù)）；（4）評估指標(biāo)（需包含檢測與分類的關(guān)鍵指標(biāo)）。---答案及解析一、單項(xiàng)選擇題1.B解析：CLAHE通過限制局部直方圖的對比度，避免全局HE可能導(dǎo)致的噪聲放大，適用于醫(yī)學(xué)影像等對噪聲敏感的場景。2.A解析：NMS首先按置信度排序，選擇最高置信度的框（0.9），然后剔除與其IoU大于閾值（通常0.5）的其他框。本題中0.7和0.65的IoU均可能被剔除，但題目未明確閾值，默認(rèn)保留最高置信度框。3.D解析：感受野由卷積核大小、步長、填充及前層感受野決定，與激活函數(shù)無關(guān)。4.B解析：語義分割輸出每個像素的類別概率，C等于類別數(shù)（含背景），故為5。5.C解析：光流法假設(shè)亮度恒定、時間連續(xù)（小運(yùn)動）和平滑（鄰域像素運(yùn)動相似），不包含空間一致假設(shè)。6.C解析：FocalLoss通過調(diào)節(jié)難易樣本權(quán)重，解決類別不平衡問題，常用于目標(biāo)檢測。7.B解析：ViT將圖像分塊后展平為序列，位置編碼用于恢復(fù)丟失的空間位置信息。8.A解析：ESRGAN引入殘差密集塊（RDB）增強(qiáng)特征傳播，替代SRGAN的普通殘差塊，提升超分辨率效果。9.A解析：零樣本檢測需模型識別訓(xùn)練中未見過的類別，通過視覺-文本特征對齊（如CLIP）實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)遷移。10.D解析：SSIM評估亮度、對比度和結(jié)構(gòu)相似性，不直接涉及顏色。---二、填空題1.殘差連接（ResidualConnection）；y=x+F(x)（或y=W2σ(W1x+b1)+x，σ為激活函數(shù)）2.邊界框回歸（BoundingBoxRegression）；目標(biāo)置信度（ObjectnessScore）；類別分類（ClassClassification）3.深度圖（或LiDAR點(diǎn)云轉(zhuǎn)換的深度值）；視圖重建損失（或光度一致性損失）4.圖像編碼器（ImageEncoder）；提示編碼器（PromptEncoder）；掩碼解碼器（MaskDecoder）；掩碼解碼器5.特征金字塔（FPN）；大目標(biāo)（高層語義特征）；小目標(biāo)（低層空間細(xì)節(jié)）---三、簡答題1.Transformer優(yōu)勢：-全局注意力：通過自注意力機(jī)制捕獲長距離依賴，解決CNN局部感受野限制；-并行計(jì)算：無需像RNN逐元素處理，適合大規(guī)模數(shù)據(jù)；-可擴(kuò)展性：統(tǒng)一架構(gòu)適用于多模態(tài)任務(wù)（如視覺-語言）。與CNN差異：CNN通過局部卷積提取空間特征，依賴歸納偏置（平移不變性）；Transformer通過注意力學(xué)習(xí)全局關(guān)系，歸納偏置弱但靈活性高。2.技術(shù)路線對比：-FasterR-CNN：兩階段檢測，先通過RPN生成候選區(qū)域（RegionProposal），再對候選區(qū)域分類回歸，精度高但速度慢；-YOLO：單階段檢測，將圖像劃分為網(wǎng)格，直接預(yù)測框坐標(biāo)、置信度和類別，端到端訓(xùn)練，速度快但小目標(biāo)檢測精度較低。權(quán)衡：FasterR-CNN適合高精度需求（如醫(yī)學(xué)檢測），YOLO適合實(shí)時場景（如自動駕駛）。3.改進(jìn)策略：-數(shù)據(jù)：使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)（如縮放、復(fù)制粘貼）增加小目標(biāo)樣本；引入多尺度訓(xùn)練（輸入不同分辨率圖像）；-特征提?。翰捎肍PN或BiFPN融合高低層特征（低層保留細(xì)節(jié)，高層提供語義）；增大感受野（如空洞卷積）；-損失函數(shù)：對小目標(biāo)框回歸使用更敏感的損失（如GIoULoss替代IoULoss）；調(diào)整FocalLoss參數(shù)，增加小目標(biāo)樣本權(quán)重。4.應(yīng)用場景：無標(biāo)簽或弱標(biāo)簽數(shù)據(jù)場景（如大規(guī)?；ヂ?lián)網(wǎng)圖像、醫(yī)療影像）。SimCLR流程：-數(shù)據(jù)增強(qiáng)：對同一圖像生成兩個視圖（如裁剪、顏色失真）；-編碼器：通過ResNet提取特征，經(jīng)投影頭（MLP）映射到低維空間；-對比學(xué)習(xí)：正樣本對（同一圖像的兩個視圖）相似度最大化，負(fù)樣本對（不同圖像）相似度最小化，損失函數(shù)為NT-XentLoss。5.實(shí)現(xiàn)方式：-內(nèi)容特征：使用VGG的高層卷積層（如relu4_2），因高層特征保留內(nèi)容語義；-風(fēng)格特征：計(jì)算VGG低層卷積層（如relu1_1,relu2_1）的格拉姆矩陣（GramMatrix），捕捉紋理、顏色等風(fēng)格統(tǒng)計(jì)信息。損失計(jì)算：-內(nèi)容損失：內(nèi)容特征與風(fēng)格圖像內(nèi)容特征的MSE；-風(fēng)格損失：各層格拉姆矩陣的MSE加權(quán)和；總損失為內(nèi)容損失與風(fēng)格損失的加權(quán)和。---四、編程題1.Sobel邊緣檢測實(shí)現(xiàn)：```pythonimporttorchimporttorch.nn.functionalasFdefsobel_edge_detection(img_tensor,threshold=127):高斯平滑預(yù)處理gaussian_kernel=torch.tensor([[1,2,1],[2,4,2],[1,2,1]],dtype=torch.float32).view(1,1,3,3)gaussian_kernel=gaussian_kernel/gaussian_kernel.sum()smoothed=F.conv2d(img_tensor,gaussian_kernel,padding=1)Sobel算子定義sobel_x=torch.tensor([[-1,0,1],[-2,0,2],[-1,0,1]],dtype=torch.float32).view(1,1,3,3)sobel_y=torch.tensor([[-1,-2,-1],[0,0,0],[1,2,1]],dtype=torch.float32).view(1,1,3,3)計(jì)算梯度grad_x=F.conv2d(smoothed,sobel_x,padding=1)grad_y=F.conv2d(smoothed,sobel_y,padding=1)grad_mag=torch.sqrt(grad_x2+grad_y2)二值化（閾值處理）edge_map=(grad_mag>threshold).float()255.0returnedge_map```2.NMS函數(shù)實(shí)現(xiàn)：```pythondefnms(boxes,iou_thresh=0.5):按置信度降序排序conf=boxes[:,4]sorted_indices=torch.argsort(conf,descending=True)keep=[]whilesorted_indices.numel()>0:選擇當(dāng)前置信度最高的框current_idx=sorted_indices[0]keep.append(current_idx.item())current_box=boxes[current_idx]計(jì)算剩余框與當(dāng)前框的IoUx1=torch.max(current_box[0],boxes[sorted_indices[1:],0])y1=torch.max(current_box[1],boxes[sorted_indices[1:],1])x2=torch.min(current_box[2],boxes[sorted_indices[1:],2])y2=torch.min(current_box[3],boxes[sorted_indices[1:],3])inter_area=torch.clamp(x2-x1,min=0)torch.clamp(y2-y1,min=0)current_area=(current_box[2]-current_box[0])(current_box[3]-current_box[1])other_areas=(boxes[sorted_indices[1:],2]-boxes[sorted_indices[1:],0])(boxes[sorted_indices[1:],3]-boxes[sorted_indices[1:],1])iou=inter_area/(current_area+other_areas-inter_area+1e-8)保留IoU小于閾值的框mask=iou<iou_threshsorted_indices=sorted_indices[1:][mask]returnkeep```---五、綜合應(yīng)用題技術(shù)方案設(shè)計(jì)（1）數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：-采集：使用車載攝像頭（前向、環(huán)視）在不同光照（白天/夜晚/雨霧）、場景（城市/高速/路口）下采集圖像，同步記錄LiDAR點(diǎn)云（用于深度標(biāo)注）和傳感器時間戳（確保多模態(tài)對齊）。-標(biāo)注：人工標(biāo)注車輛（轎車/卡車）、行人（成人/兒童）的邊界框，交通燈的邊界框及狀態(tài)（紅/黃/綠/無）；使用半自動化工具（如SAM）輔助分割，降低標(biāo)注成本。-預(yù)處理：-多模態(tài)對齊：通過外參矩陣將攝像頭與LiDAR坐標(biāo)對齊，生成同步的圖像-點(diǎn)云對；-數(shù)據(jù)增強(qiáng)：隨機(jī)翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)（±15°）、亮度調(diào)整（±30%）、添加雨霧噪聲（模擬惡劣天氣）；-平衡樣本：對小目標(biāo)（如遠(yuǎn)距行人）使用復(fù)制粘貼（Copy-Paste）增強(qiáng)，對交通燈狀態(tài)不平衡（如黃燈樣本少）進(jìn)行過采樣。（2）模型架構(gòu)設(shè)計(jì)：-Backbone：選擇輕量級但特征表達(dá)強(qiáng)的EfficientNet-V2，通過MBConv（倒置殘差塊）和SE注意力機(jī)制平衡速度與精度，適合車載計(jì)算資源限制。-Neck：采用BiFPN