2025年人工智能與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)考試試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下關(guān)于視覺Transformer（ViT）的描述中，錯(cuò)誤的是：A.輸入圖像被分割為固定大小的Patch后進(jìn)行線性投影B.位置編碼用于捕捉Patch之間的空間關(guān)系C.自注意力機(jī)制計(jì)算時(shí)僅考慮Query和Key的相似性D.分類頭通常采用MLP對(duì)全局特征進(jìn)行預(yù)測(cè)答案：C解析：自注意力機(jī)制中，注意力分?jǐn)?shù)由Query、Key的點(diǎn)積計(jì)算，Softmax后與Value相乘得到輸出，因此C選項(xiàng)錯(cuò)誤。2.擴(kuò)散模型（DiffusionModel）訓(xùn)練過程中，關(guān)鍵步驟是：A.學(xué)習(xí)從噪聲圖像恢復(fù)清晰圖像的逆向過程B.通過對(duì)抗訓(xùn)練優(yōu)化生成質(zhì)量C.直接建模數(shù)據(jù)分布的似然函數(shù)D.利用變分自編碼器的隱空間進(jìn)行采樣答案：A解析：擴(kuò)散模型通過正向過程逐步向圖像添加噪聲，訓(xùn)練時(shí)學(xué)習(xí)逆向過程（從噪聲恢復(fù)原圖），因此A正確。3.CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePretraining）的核心設(shè)計(jì)是：A.對(duì)圖像和文本分別編碼后進(jìn)行對(duì)比學(xué)習(xí)B.使用單一模型同時(shí)處理圖像和文本C.僅通過圖像標(biāo)簽進(jìn)行監(jiān)督訓(xùn)練D.依賴大規(guī)模標(biāo)注的圖像-文本對(duì)答案：A解析：CLIP通過對(duì)比圖像編碼器和文本編碼器的輸出，最大化正樣本對(duì)的相似度，因此A正確。4.輕量級(jí)目標(biāo)檢測(cè)模型（如YOLO-NAS）優(yōu)化的關(guān)鍵方向不包括：A.采用深度可分離卷積減少計(jì)算量B.引入注意力機(jī)制提升特征表達(dá)C.增大網(wǎng)絡(luò)深度以提取高層語義D.使用知識(shí)蒸餾遷移大模型知識(shí)答案：C解析：輕量級(jí)模型通常通過減少參數(shù)量和計(jì)算量優(yōu)化，增大深度會(huì)增加復(fù)雜度，因此C錯(cuò)誤。5.以下3D視覺任務(wù)中，需要同時(shí)處理時(shí)間和空間信息的是：A.單目深度估計(jì)B.點(diǎn)云分割C.多視圖三維重建D.視頻動(dòng)作捕捉答案：D解析：視頻動(dòng)作捕捉需要分析連續(xù)幀的時(shí)間序列信息，因此D正確。6.多模態(tài)大模型（如GPT-4V）處理跨模態(tài)任務(wù)時(shí)，主要解決的挑戰(zhàn)是：A.不同模態(tài)數(shù)據(jù)的分辨率差異B.跨模態(tài)語義對(duì)齊與信息融合C.單一模態(tài)的特征提取能力D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)注成本答案：B解析：多模態(tài)任務(wù)的核心是將圖像、文本等不同模態(tài)的語義對(duì)齊并有效融合，因此B正確。7.以下屬于自監(jiān)督學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中應(yīng)用的是：A.使用ImageNet標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類模型B.通過旋轉(zhuǎn)預(yù)測(cè)任務(wù)預(yù)訓(xùn)練特征提取器C.基于標(biāo)注邊界框的目標(biāo)檢測(cè)微調(diào)D.利用對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)答案：B解析：自監(jiān)督學(xué)習(xí)通過構(gòu)造無監(jiān)督任務(wù)（如旋轉(zhuǎn)、著色）學(xué)習(xí)特征，因此B正確。8.神經(jīng)輻射場(chǎng)（NeRF）用于場(chǎng)景重建時(shí)，核心輸入是：A.單張圖像的像素值B.多角度的2D圖像及相機(jī)位姿C.點(diǎn)云的三維坐標(biāo)D.視頻的光流信息答案：B解析：NeRF通過多角度圖像和對(duì)應(yīng)的相機(jī)參數(shù)（位姿、內(nèi)參）重建3D場(chǎng)景，因此B正確。9.以下關(guān)于大模型微調(diào)（Fine-tuning）的描述中，正確的是：A.僅需調(diào)整模型的最后幾層參數(shù)B.LoRA（低秩適應(yīng)）通過凍結(jié)主干參數(shù)減少計(jì)算量C.全參數(shù)微調(diào)比參數(shù)高效微調(diào)更易過擬合D.微調(diào)時(shí)學(xué)習(xí)率應(yīng)遠(yuǎn)大于預(yù)訓(xùn)練階段答案：B解析：LoRA凍結(jié)原模型參數(shù)，僅訓(xùn)練低秩矩陣，因此B正確；全參數(shù)微調(diào)因調(diào)整參數(shù)多，需更大數(shù)據(jù)量避免過擬合，C錯(cuò)誤。10.計(jì)算機(jī)視覺中的“幻覺”（Hallucination）現(xiàn)象主要指：A.模型對(duì)輸入圖像的錯(cuò)誤分類B.生成模型輸出與輸入無關(guān)的內(nèi)容C.目標(biāo)檢測(cè)中漏檢小目標(biāo)D.語義分割邊界模糊答案：B解析：“幻覺”通常指生成模型（如擴(kuò)散模型、多模態(tài)大模型）輸出不合理或與輸入無關(guān)的內(nèi)容，因此B正確。二、填空題（每空2分，共20分）1.分割一切模型（SAM）的核心組件包括______、提示編碼器和分割解碼器。答案：圖像編碼器2.MAE（掩碼自編碼器）在預(yù)訓(xùn)練時(shí)隨機(jī)掩碼______比例的圖像Patch，通過重建未掩碼部分學(xué)習(xí)特征。答案：75%（或0.75）3.YOLOv9的頸部（Neck）結(jié)構(gòu)采用______（填具體結(jié)構(gòu)）增強(qiáng)多尺度特征融合。答案：SPPF（空間金字塔池化-快速版）4.多模態(tài)對(duì)齊的常用損失函數(shù)包括______（如CLIP的對(duì)比損失）和交叉熵?fù)p失。答案：InfoNCE損失（或?qū)Ρ葥p失）5.輕量級(jí)模型量化技術(shù)中，______（填方法）通過將浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)映射到固定位寬的整數(shù)，降低計(jì)算復(fù)雜度。答案：模型量化（或權(quán)重量化）6.元學(xué)習(xí)（Meta-Learning）的典型應(yīng)用場(chǎng)景是______（如小樣本分類、快速適應(yīng)新任務(wù)）。答案：小樣本學(xué)習(xí)（或少樣本學(xué)習(xí)）7.3D視覺中，______（填技術(shù)）通過融合多幀深度圖像生成完整的3D模型，常用于實(shí)時(shí)重建。答案：TSDF（截?cái)喾?hào)距離函數(shù)）融合8.擴(kuò)散模型的正向過程服從______（填分布類型），逐步向圖像添加高斯噪聲。答案：馬爾可夫鏈（或高斯分布）9.視覺-語言大模型（如LLaVA）通常采用______（填結(jié)構(gòu)）將圖像特征映射到語言模型的輸入空間。答案：投影層（或線性投影層）10.AI生成內(nèi)容（AIGC）的倫理風(fēng)險(xiǎn)包括______（至少填1個(gè)）、版權(quán)爭(zhēng)議和虛假信息傳播。答案：深度偽造（或隱私泄露）三、簡答題（每題8分，共40分）1.對(duì)比卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與視覺Transformer（ViT）在圖像分類任務(wù)中的優(yōu)缺點(diǎn)。答案：CNN的優(yōu)勢(shì)：①局部感知和權(quán)值共享降低參數(shù)量；②卷積操作天然捕捉空間局部相關(guān)性；③計(jì)算效率高，適合硬件加速。缺點(diǎn)：①感受野受限于卷積核大小，長距離依賴建模能力弱；②歸納偏置（如平移不變性）可能限制對(duì)復(fù)雜模式的學(xué)習(xí)。ViT的優(yōu)勢(shì)：①自注意力機(jī)制直接建模全局依賴；②無固定歸納偏置，適合從大規(guī)模數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)通用特征。缺點(diǎn)：①缺少局部先驗(yàn)，小樣本場(chǎng)景泛化能力弱；②計(jì)算復(fù)雜度高（O(n2)），對(duì)高分辨率圖像不友好；③位置編碼需額外設(shè)計(jì)以捕捉空間信息。2.解釋擴(kuò)散模型（DiffusionModel）的反向過程，并說明其與生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的核心差異。答案：擴(kuò)散模型的反向過程是從純?cè)肼晥D像x_T出發(fā)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐步預(yù)測(cè)并去除噪聲，生成真實(shí)圖像x_0。具體地，模型學(xué)習(xí)參數(shù)化的噪聲預(yù)測(cè)函數(shù)ε_(tái)θ(x_t,t)，通過迭代x_{t-1}=1/√(1-β_t)(x_t-β_t/√(1-α?_t)ε_(tái)θ(x_t,t))生成樣本。與GAN的差異：①訓(xùn)練目標(biāo)不同：擴(kuò)散模型最大化數(shù)據(jù)似然的變分下界，GAN通過對(duì)抗訓(xùn)練優(yōu)化生成分布與真實(shí)分布的JS散度；②生成穩(wěn)定性：擴(kuò)散模型訓(xùn)練更穩(wěn)定（無模式崩潰），GAN易因判別器與生成器失衡導(dǎo)致訓(xùn)練失敗；③樣本多樣性：擴(kuò)散模型通過噪聲采樣可生成更豐富的樣本，GAN可能傾向于生成高頻模式。3.多模態(tài)大模型（如GPT-4V）如何實(shí)現(xiàn)圖像與文本的語義對(duì)齊？請(qǐng)列舉至少兩種對(duì)齊方法。答案：多模態(tài)對(duì)齊的核心是將圖像和文本的特征映射到同一語義空間，常用方法包括：①對(duì)比學(xué)習(xí)（ContrastiveLearning）：如CLIP，對(duì)圖像編碼器和文本編碼器的輸出計(jì)算余弦相似度，正樣本對(duì)（同一內(nèi)容的圖像-文本）的相似度需高于負(fù)樣本對(duì)（不同內(nèi)容），通過InfoNCE損失優(yōu)化。②交叉注意力（Cross-Attention）：如FLAVA，在Transformer的解碼層中，圖像特征作為Key/Value，文本特征作為Query，通過交叉注意力機(jī)制顯式建模跨模態(tài)交互。③聯(lián)合嵌入（JointEmbedding）：將圖像Patch和文本token拼接后輸入同一Transformer，共享詞表和位置編碼，學(xué)習(xí)統(tǒng)一的多模態(tài)表示（如BLIP-2）。4.簡述輕量化目標(biāo)檢測(cè)模型的常用優(yōu)化技術(shù)，并說明其原理。答案：常用優(yōu)化技術(shù)包括：①網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)輕量化：采用深度可分離卷積（如MobileNet的DW+PW卷積）替代標(biāo)準(zhǔn)卷積，減少乘加運(yùn)算量；使用分組卷積（如ShuffleNet的通道混洗）平衡計(jì)算與精度。②模型壓縮：量化（將32位浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)量化為8位整數(shù)，降低存儲(chǔ)和計(jì)算量）、剪枝（移除冗余參數(shù)，如基于權(quán)重絕對(duì)值的結(jié)構(gòu)化剪枝）、知識(shí)蒸餾（用大模型指導(dǎo)小模型學(xué)習(xí)，傳遞高層語義）。③高效特征融合：設(shè)計(jì)輕量級(jí)頸部結(jié)構(gòu)（如YOLOv8的C2f模塊），通過殘差連接或注意力機(jī)制（如SE模塊）增強(qiáng)特征表達(dá)，避免引入過多計(jì)算。5.討論人工智能生成內(nèi)容（AIGC）在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的倫理挑戰(zhàn)，并提出至少兩種應(yīng)對(duì)策略。答案：倫理挑戰(zhàn)：①深度偽造（Deepfake）：通過GAN或擴(kuò)散模型生成虛假圖像/視頻，可能用于偽造證據(jù)、輿論操控；②隱私侵犯：生成模型可能泄露訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的隱私信息（如通過逆向工程恢復(fù)訓(xùn)練樣本）；③版權(quán)爭(zhēng)議：生成內(nèi)容的版權(quán)歸屬不明確（如基于未授權(quán)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型生成的作品）；④信息過載：低質(zhì)量或虛假AIGC內(nèi)容可能影響信息可信度。應(yīng)對(duì)策略：①技術(shù)層面：開發(fā)偽造內(nèi)容檢測(cè)技術(shù)（如基于CNN的元數(shù)據(jù)驗(yàn)證、頻率域異常檢測(cè)）；②法律層面：制定AIGC內(nèi)容標(biāo)識(shí)法規(guī)（如要求生成內(nèi)容標(biāo)注“AI生成”）；③行業(yè)規(guī)范：建立訓(xùn)練數(shù)據(jù)合規(guī)性審核機(jī)制（確保數(shù)據(jù)來源合法）；④教育普及：提升公眾對(duì)AIGC的認(rèn)知，增強(qiáng)信息辨別能力。四、算法分析題（每題10分，共20分）1.分析ResNet（殘差網(wǎng)絡(luò)）如何通過殘差結(jié)構(gòu)解決深層網(wǎng)絡(luò)的梯度消失問題，并推導(dǎo)殘差塊的前向傳播公式。答案：深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)，梯度通過多層非線性激活函數(shù)反向傳播會(huì)逐漸衰減（梯度消失），導(dǎo)致模型難以收斂。ResNet提出殘差結(jié)構(gòu)，將輸入x直接連接到輸出（跳躍連接），使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)殘差映射F(x)=H(x)-x，其中H(x)是原始映射。前向傳播公式為：y=F(x,{W_i})+x，其中F(x)是包含卷積、激活函數(shù)的子網(wǎng)絡(luò)。梯度反向傳播時(shí)，假設(shè)損失為L，梯度?L/?x=?L/?y(1+?L/?F)。由于存在“1”的常數(shù)項(xiàng)，梯度不會(huì)因F(x)的梯度消失而完全消失，從而緩解了深層網(wǎng)絡(luò)的梯度消失問題。2.目標(biāo)檢測(cè)模型DETR（DetectionTransformer）的核心思想是將目標(biāo)檢測(cè)轉(zhuǎn)化為集合預(yù)測(cè)問題。請(qǐng)簡述其整體流程，并說明與傳統(tǒng)Anchor-based方法（如YOLO）的主要區(qū)別。答案：DETR流程：①圖像輸入CNN提取特征圖（如ResNet輸出的C5特征）；②特征圖展平后添加位置編碼，輸入Transformer編碼器生成全局上下文特征；③Transformer解碼器通過N個(gè)可學(xué)習(xí)的目標(biāo)查詢（ObjectQueries）并行預(yù)測(cè)N個(gè)目標(biāo)的位置和類別；④使用二分圖匹配（匈牙利算法）計(jì)算預(yù)測(cè)框與真實(shí)框的匹配損失（包括類別損失、L1框回歸損失和GIoU損失），優(yōu)化模型。與Anchor-based方法的區(qū)別：①無錨框設(shè)計(jì)：DETR無需手動(dòng)設(shè)計(jì)Anchor尺寸和比例，避免了Anchor匹配的復(fù)雜性；②集合預(yù)測(cè)：并行輸出固定數(shù)量的預(yù)測(cè)框（如100個(gè)），通過匹配損失排除冗余框，而YOLO等方法通過NMS后處理去除重復(fù)檢測(cè)；③全局上下文：Transformer的自注意力機(jī)制捕捉全局特征，傳統(tǒng)方法依賴CNN的局部感受野；④訓(xùn)練穩(wěn)定性：DETR的匹配損失需保證一一對(duì)應(yīng)，小目標(biāo)或密集場(chǎng)景可能因匹配錯(cuò)誤導(dǎo)致性能下降，而Anchor-based方法通過多尺度Anchor和NMS更魯棒。五、綜合應(yīng)用題（共20分）假設(shè)你需要開發(fā)一個(gè)基于多模態(tài)大模型的智能圖像描述系統(tǒng)（ImageCaptioning），要求能夠?yàn)槿我廨斎雸D像生成準(zhǔn)確、流暢且符合語境的文本描述。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)系統(tǒng)的技術(shù)方案，包括模型架構(gòu)、訓(xùn)練策略和評(píng)估指標(biāo)，并分析可能遇到的挑戰(zhàn)及解決方案。答案：技術(shù)方案設(shè)計(jì)1.模型架構(gòu)采用“圖像編碼器+多模態(tài)解碼器”結(jié)構(gòu)：-圖像編碼器：使用ViT-H/14（高分辨率版本）提取圖像Patch特征（224×224輸入，分割為14×14=196個(gè)Patch，輸出768維特征），添加位置編碼后輸入Transformer編碼器生成全局視覺特征。-多模態(tài)解碼器：基于LLaMA-3（70B參數(shù)）語言模型，將視覺特征通過投影層（線性層+LayerNorm）映射到語言模型的詞嵌入空間（如4096維），與文本token的嵌入拼接后輸入解碼器。解碼器采用交叉注意力機(jī)制，每個(gè)解碼層的Query來自文本token，Key/Value來自視覺特征，實(shí)現(xiàn)圖像與文本的動(dòng)態(tài)交互。2.訓(xùn)練策略-預(yù)訓(xùn)練階段：使用LAION-5B大規(guī)模圖像-文本對(duì)（如COYO-700M），采用對(duì)比學(xué)習(xí)（圖像-文本對(duì)齊）和生成學(xué)習(xí)（文本生成）聯(lián)合訓(xùn)練。對(duì)比學(xué)習(xí)損失為InfoNCE，生成學(xué)習(xí)損失為交叉熵（預(yù)測(cè)下一個(gè)token）。-微調(diào)階段：在COCOCaption、Flickr30k等標(biāo)注數(shù)據(jù)集上微調(diào)，優(yōu)化生成文本的流暢性和準(zhǔn)確性。引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)（如PPO），以CIDEr、BLEU等指標(biāo)為獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，提升描述的多樣性。-數(shù)據(jù)增強(qiáng)：對(duì)圖像進(jìn)行隨機(jī)裁剪、顏色抖動(dòng)、高斯模糊；對(duì)文本進(jìn)行同義詞替換、句子重組（保持語