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)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中卷積操作的描述，錯(cuò)誤的是：A.卷積核的參數(shù)共享機(jī)制降低了模型復(fù)雜度B.步長(zhǎng)（Stride）增大時(shí)，輸出特征圖尺寸可能減小C.填充（Padding）的主要目的是保留圖像邊緣信息D.1×1卷積核無法改變特征圖的通道數(shù)答案：D解析：1×1卷積核可以通過調(diào)整輸出通道數(shù)來實(shí)現(xiàn)特征圖通道數(shù)的改變（如GoogLeNet中的降維操作）。2.在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，YOLOv8相較于FasterR-CNN的核心優(yōu)勢(shì)是：A.更高的檢測(cè)精度B.更靈活的多尺度目標(biāo)檢測(cè)能力C.更快的推理速度D.更完善的區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)（RPN）答案：C解析：YOLO系列通過單階段檢測(cè)（End-to-End）直接預(yù)測(cè)邊界框和類別，避免了FasterR-CNN中RPN的額外計(jì)算，因此推理速度更快。3.以下數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法中，屬于“混合樣本增強(qiáng)”的是：A.隨機(jī)翻轉(zhuǎn)（RandomFlip）B.MixupC.隨機(jī)裁剪（RandomCrop）D.高斯模糊（GaussianBlur）答案：B解析：Mixup通過線性插值混合兩張圖像及其標(biāo)簽，屬于混合樣本增強(qiáng)；其他選項(xiàng)為單樣本增強(qiáng)。4.自注意力機(jī)制（Self-Attention）中，查詢（Query）、鍵（Key）、值（Value）的計(jì)算通常基于：A.輸入特征的線性變換B.輸入特征的非線性激活C.輸入特征的池化操作D.輸入特征的歸一化處理答案：A解析：自注意力中，Q、K、V通常由輸入特征通過三個(gè)不同的線性層（全連接層）變換得到。5.在圖像分割任務(wù)中，U-Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的核心設(shè)計(jì)是：A.跳躍連接（SkipConnection）B.深度可分離卷積（DepthwiseSeparableConvolution）C.空洞卷積（DilatedConvolution）D.全局平均池化（GlobalAveragePooling）答案：A解析：U-Net通過跳躍連接將編碼器的淺層特征與解碼器的深層特征融合，解決分割任務(wù)中細(xì)節(jié)信息丟失的問題。6.以下關(guān)于視覺Transformer（ViT）的描述，正確的是：A.直接輸入原始圖像像素，無需分塊（Patch）B.位置編碼（PositionEmbedding）用于保留空間信息C.僅使用多頭注意力層，無卷積層D.訓(xùn)練時(shí)無需大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)答案：B解析：ViT將圖像分塊后添加位置編碼以保留空間位置信息；其基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)包含線性投影層（本質(zhì)是卷積），且依賴大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)（如ImageNet-21K）。7.光流法（OpticalFlow）用于估計(jì)圖像序列中像素的運(yùn)動(dòng)，其基本假設(shè)不包括：A.亮度恒定（BrightnessConstancy）B.空間一致性（SpatialCoherence）C.小運(yùn)動(dòng)（SmallMotion）D.色彩不變（ColorInvariance）答案：D解析：光流法的核心假設(shè)是亮度恒定、空間一致性和小運(yùn)動(dòng)，不涉及色彩不變性。8.零樣本學(xué)習(xí)（Zero-ShotLearning）在計(jì)算機(jī)視覺中的關(guān)鍵是：A.利用訓(xùn)練時(shí)未見過類別的樣本進(jìn)行微調(diào)B.建立視覺特征與語義特征（如文本）的映射C.通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)生成未見過類別的樣本D.僅使用類別名稱的文本描述作為監(jiān)督信號(hào)答案：B解析：零樣本學(xué)習(xí)通過將視覺特征與語義特征（如詞向量、文本描述）對(duì)齊，實(shí)現(xiàn)對(duì)未訓(xùn)練類別的識(shí)別。9.以下不屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中應(yīng)用的是：A.自監(jiān)督學(xué)習(xí)（Self-SupervisedLearning）中的掩碼圖像建模（MIM）B.基于聚類的圖像分割（如K-means）C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）生成圖像D.基于標(biāo)注數(shù)據(jù)的分類模型訓(xùn)練答案：D解析：無監(jiān)督學(xué)習(xí)不依賴標(biāo)注數(shù)據(jù)，D選項(xiàng)明確使用標(biāo)注數(shù)據(jù)，屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)。10.在多模態(tài)學(xué)習(xí)中，CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePretraining）模型的核心訓(xùn)練目標(biāo)是：A.最小化圖像與文本的像素級(jí)差異B.最大化圖像與匹配文本的相似性，最小化與不匹配文本的相似性C.生成與圖像內(nèi)容一致的文本描述D.預(yù)測(cè)圖像中缺失的文本區(qū)域答案：B解析：CLIP通過對(duì)比學(xué)習(xí)，使圖像編碼器和文本編碼器的輸出在特征空間中，匹配的圖文對(duì)相似性高于不匹配的對(duì)。二、填空題（每空2分，共20分）1.ResNet（殘差網(wǎng)絡(luò)）通過引入__________解決了深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的梯度消失/爆炸問題。答案：殘差塊（ResidualBlock）或跳躍連接（SkipConnection）2.YOLOv8的輸出通常包含邊界框坐標(biāo)、__________和類別置信度。答案：目標(biāo)存在置信度（ObjectnessScore）3.CLIP模型在訓(xùn)練時(shí)使用__________損失函數(shù)，將圖像和文本映射到同一特征空間。答案：對(duì)比（Contrastive）4.光流法中的稀疏光流（如Lucas-Kanade）適用于__________的場(chǎng)景，而稠密光流（如Horn-Schunck）輸出所有像素的運(yùn)動(dòng)信息。答案：特征點(diǎn)稀疏（或特征點(diǎn)明顯）5.VisionTransformer（ViT）將圖像分割為大小為P×P的塊（Patch），每個(gè)塊通過__________層映射為一維向量。答案：線性投影（或全連接/卷積）6.小樣本學(xué)習(xí)（Few-ShotLearning）中，元學(xué)習(xí)（Meta-Learning）的核心思想是__________。答案：學(xué)會(huì)“如何學(xué)習(xí)”（或快速適應(yīng)新任務(wù)的能力）7.圖像風(fēng)格遷移（StyleTransfer）的關(guān)鍵是同時(shí)保留內(nèi)容圖像的__________和風(fēng)格圖像的__________。答案：內(nèi)容特征；風(fēng)格特征（或內(nèi)容信息；風(fēng)格信息）8.3D視覺中，點(diǎn)云（PointCloud）的主要挑戰(zhàn)是__________（填一個(gè)即可）。答案：無序性（或稀疏性/非結(jié)構(gòu)化）9.自監(jiān)督學(xué)習(xí)常用的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)包括__________（填一個(gè)即可）。答案：掩碼圖像建模（MIM）/旋轉(zhuǎn)預(yù)測(cè)/顏色化10.對(duì)抗攻擊（AdversarialAttack）通過向輸入圖像添加__________擾動(dòng)，導(dǎo)致模型輸出錯(cuò)誤。答案：不可察覺（或微小）三、簡(jiǎn)答題（每題8分，共40分）1.簡(jiǎn)述多頭注意力（Multi-HeadAttention）的作用及實(shí)現(xiàn)方式。答案：作用：多頭注意力通過將輸入特征劃分為多個(gè)子空間（頭），并行計(jì)算多個(gè)注意力分布，使模型能夠捕捉不同子空間的上下文信息，增強(qiáng)模型對(duì)多樣化特征的建模能力。實(shí)現(xiàn)方式：將查詢（Q）、鍵（K）、值（V）通過線性變換分為h個(gè)頭（h為頭數(shù)），每個(gè)頭獨(dú)立計(jì)算縮放點(diǎn)積注意力（ScaledDot-ProductAttention），最后將各頭的輸出拼接后通過線性層得到最終結(jié)果。2.對(duì)比FasterR-CNN與YOLOv8在目標(biāo)檢測(cè)流程上的主要差異。答案：FasterR-CNN為兩階段檢測(cè)：（1）通過區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)（RPN）生成候選區(qū)域（Proposal）；（2）對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行分類和邊界框回歸（RoIPooling/Align后接全連接層）。YOLOv8為單階段檢測(cè)：（1）將圖像劃分為S×S網(wǎng)格，每個(gè)網(wǎng)格預(yù)測(cè)多個(gè)邊界框（Anchor）；（2）直接輸出邊界框坐標(biāo)、目標(biāo)存在置信度和類別概率，無需額外生成候選區(qū)域。核心差異：FasterR-CNN通過兩階段提升精度但犧牲速度；YOLOv8單階段實(shí)現(xiàn)端到端檢測(cè)，速度更快但小目標(biāo)檢測(cè)精度可能略低。3.說明VisionTransformer（ViT）與傳統(tǒng)CNN在特征提取上的主要差異。答案：（1）局部性與全局性：CNN通過卷積核提取局部特征，依賴感受野的逐層擴(kuò)大獲取全局信息；ViT通過自注意力機(jī)制直接建模全局像素間的依賴關(guān)系。（2）歸納偏置（InductiveBias）：CNN內(nèi)置平移不變性、局部性等先驗(yàn)知識(shí)，對(duì)小數(shù)據(jù)更友好；ViT無顯式歸納偏置，依賴大規(guī)模數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練。（3）計(jì)算方式：CNN的卷積操作是參數(shù)共享的局部連接；ViT的自注意力是全連接（全局），計(jì)算復(fù)雜度隨圖像尺寸平方增長(zhǎng)（經(jīng)分塊后降低）。4.分析小樣本學(xué)習(xí)（Few-ShotLearning）在計(jì)算機(jī)視覺中的主要挑戰(zhàn)及解決思路。答案：挑戰(zhàn)：（1）樣本量少導(dǎo)致模型過擬合；（2）新類別與訓(xùn)練類別分布差異大（領(lǐng)域偏移）；（3）缺乏足夠統(tǒng)計(jì)信息學(xué)習(xí)類別判別特征。解決思路：（1）元學(xué)習(xí)（Meta-Learning）：通過元訓(xùn)練學(xué)習(xí)快速適應(yīng)新任務(wù)的能力（如MAML）；（2）遷移學(xué)習(xí)：利用預(yù)訓(xùn)練模型的通用特征，僅微調(diào)少量參數(shù)（如Fine-tuning）；（3）數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過合成樣本（如GAN）或特征空間插值（如Mixup）擴(kuò)充小樣本數(shù)據(jù)；（4）度量學(xué)習(xí)（MetricLearning）：設(shè)計(jì)相似性度量（如余弦相似度、原型網(wǎng)絡(luò)），在特征空間中區(qū)分新類別。5.解釋自監(jiān)督學(xué)習(xí)（Self-SupervisedLearning）在計(jì)算機(jī)視覺中的優(yōu)勢(shì)，并列舉兩種典型預(yù)訓(xùn)練任務(wù)。答案：優(yōu)勢(shì)：（1）無需人工標(biāo)注數(shù)據(jù)，利用海量無標(biāo)注圖像訓(xùn)練；（2）學(xué)習(xí)到的特征具有更強(qiáng)的通用性，可遷移到多種下游任務(wù)；（3）降低數(shù)據(jù)標(biāo)注成本，適用于數(shù)據(jù)稀缺場(chǎng)景。典型預(yù)訓(xùn)練任務(wù)：（1）掩碼圖像建模（MaskedImageModeling,MIM）：隨機(jī)掩碼圖像部分區(qū)域，模型預(yù)測(cè)被掩碼內(nèi)容（如BEiT）；（2）對(duì)比學(xué)習(xí)（ContrastiveLearning）：將同一圖像的不同增強(qiáng)視為正樣本，其他圖像視為負(fù)樣本，最大化正樣本相似性（如MoCo、SimCLR）。四、綜合應(yīng)用題（每題15分，共30分）1.設(shè)計(jì)一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的智能垃圾分類系統(tǒng)，要求包含數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型選擇、訓(xùn)練策略和評(píng)估指標(biāo)四個(gè)核心環(huán)節(jié)。答案：（1）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：-數(shù)據(jù)采集：收集常見垃圾類別（可回收物、有害垃圾、廚余垃圾、其他垃圾）的圖像，涵蓋不同角度、光照、遮擋場(chǎng)景；-數(shù)據(jù)清洗：去除模糊、重復(fù)圖像，平衡類別分布（如通過過采樣/欠采樣或生成合成數(shù)據(jù)）；-數(shù)據(jù)增強(qiáng)：應(yīng)用隨機(jī)翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、裁剪、亮度調(diào)整、Mixup等增強(qiáng)方法，提升模型泛化能力；-劃分?jǐn)?shù)據(jù)集：按8:1:1分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集。（2）模型選擇：-backbone選擇：采用輕量級(jí)CNN（如MobileNetV3）或輕量級(jí)Transformer（如DeiT），兼顧精度與部署效率；-頭部設(shè)計(jì)：分類頭使用全連接層+Softmax，輸出4類概率；-優(yōu)化：若數(shù)據(jù)量小，采用預(yù)訓(xùn)練模型（如在ImageNet上預(yù)訓(xùn)練）進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，凍結(jié)部分層后微調(diào)。（3）訓(xùn)練策略：-損失函數(shù)：交叉熵?fù)p失（Cross-EntropyLoss），若類別不平衡可使用FocalLoss；-優(yōu)化器：AdamW（學(xué)習(xí)率1e-4），初始階段使用熱身（Warmup）；-學(xué)習(xí)率調(diào)度：余弦退火衰減（CosineAnnealing），避免局部最優(yōu)；-早停（EarlyStopping）：基于驗(yàn)證集準(zhǔn)確率，連續(xù)5輪無提升則停止訓(xùn)練。（4）評(píng)估指標(biāo)：-準(zhǔn)確率（Accuracy）：整體分類正確比例；-類別級(jí)指標(biāo)：精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1分?jǐn)?shù)（F1-Score），重點(diǎn)關(guān)注小樣本類別（如有害垃圾）的表現(xiàn)；-推理速度（FPS）：在目標(biāo)設(shè)備（如邊緣端GPU/CPU）上的實(shí)時(shí)性評(píng)估；-混淆矩陣：分析易混淆類別（如塑料瓶與玻璃瓶），指導(dǎo)數(shù)據(jù)增強(qiáng)或模型改進(jìn)。2.視頻行為識(shí)別任務(wù)中，時(shí)間建模是關(guān)鍵。請(qǐng)列舉三種時(shí)間建模方法，并對(duì)比其優(yōu)缺點(diǎn)。答案：（1）3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（3DCNN）：-原理：使用3D卷積核（如3×3×3）同時(shí)提取空間和時(shí)間特征。-優(yōu)點(diǎn)：直接建模時(shí)空信息，無需額外光流計(jì)算；-缺點(diǎn)：計(jì)算復(fù)雜度高（參數(shù)量大），長(zhǎng)視頻時(shí)序建模能力有限（感受野小）。（2）2DCNN+光流（OpticalFlow）：-原理：2DCNN提取RGB圖像的空間特征，光流法提取相鄰幀的運(yùn)動(dòng)信息，融合兩者特征進(jìn)行分類。-優(yōu)點(diǎn)：光流顯式表示運(yùn)動(dòng)，提升動(dòng)態(tài)行為識(shí)別精度；2DCNN計(jì)算效率高；-缺點(diǎn)：光流計(jì)算耗時(shí)，對(duì)遮擋、光照變化敏感；僅利用相鄰幀信息，長(zhǎng)時(shí)序依賴捕捉不足。（3）視覺Transformer（VisionTransformerforVideo,ViViT）：-原理：將視頻分幀后，每幀分塊（Patch），添加時(shí)間位置編碼，通過Transformer的自注意力建模全局時(shí)空依賴。-優(yōu)點(diǎn)：自注意力機(jī)制可捕捉長(zhǎng)距離時(shí)序關(guān)系（如跨多幀的動(dòng)作連貫性）；-缺點(diǎn)：對(duì)計(jì)算資源要求高（長(zhǎng)視頻分幀多，序列長(zhǎng)度大）；缺乏CNN的局部歸納偏置，小數(shù)據(jù)場(chǎng)景易過擬合。對(duì)比總結(jié)：3DCNN適合短時(shí)序、計(jì)算資源充足場(chǎng)景；2D+光流平衡精度與效率，適用于動(dòng)態(tài)變化明顯的行為；ViViT在長(zhǎng)時(shí)序建模上更優(yōu)，但依賴大規(guī)模數(shù)據(jù)和算力。五、論述題（每題20分，共40分）1.結(jié)合當(dāng)前技術(shù)進(jìn)展，論述大模型（如GPT-4V、SegmentAnything）在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用及未來趨勢(shì)。答案：大模型在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用：（1）多模態(tài)理解：如GPT-4V支持圖像-文本跨模態(tài)輸入，可實(shí)現(xiàn)圖像描述生成、視覺問答（VQA）、圖文檢索等，突破了傳統(tǒng)單模態(tài)模型的限制；（2）通用分割能力：SegmentAnythingModel（SAM）通過大規(guī)模分割數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練，支持任意提示（點(diǎn)、框、文本）的交互式分割，泛化到未知類別，推動(dòng)了通用視覺模型的發(fā)展；（3）自監(jiān)督與少樣本學(xué)習(xí)：大模型通過自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練（如MAE、BEiT）學(xué)習(xí)通用視覺特征，僅需少量標(biāo)注數(shù)據(jù)即可微調(diào)至下游任務(wù)（如分類、檢測(cè)），降低了行業(yè)應(yīng)用門檻；（4）復(fù)雜場(chǎng)景建模：大模型的長(zhǎng)程依賴建模能力（如視頻Transformer）提升了視頻行為識(shí)別、多目標(biāo)跟蹤（MOT）等任務(wù)的精度，尤其在復(fù)雜時(shí)序或空間關(guān)聯(lián)場(chǎng)景中表現(xiàn)突出。未來趨勢(shì)：（1）多模態(tài)融合深化：圖像、文本、視頻、點(diǎn)云等多模態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一建模，實(shí)現(xiàn)更自然的人機(jī)交互（如智能駕駛中的視覺-激光雷達(dá)-語音協(xié)同）；（2）參數(shù)高效化：通過LoRA（低秩適配）、Adapter等技術(shù)，在保持大模型能力的同時(shí)，降低微調(diào)成本，適配邊緣設(shè)備部署；（3）自主學(xué)習(xí)與持續(xù)進(jìn)化：大模型可能具備“終身學(xué)習(xí)”能力，通過在線數(shù)據(jù)不斷更新知識(shí)，適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的視覺場(chǎng)景（如實(shí)時(shí)監(jiān)控中的新目標(biāo)識(shí)別）；（4）倫理與安全增強(qiáng)：大模型的廣泛應(yīng)用將推動(dòng)視覺隱私保護(hù)（如對(duì)抗生成、脫敏處理）、公平性（減少種族/性別偏見）等技術(shù)的發(fā)展，確保技術(shù)可信可控。2.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的快速發(fā)展帶來了倫理與安全挑戰(zhàn)，請(qǐng)結(jié)合具體場(chǎng)景分析主要問題及應(yīng)對(duì)策略。答案：主要問題：（1）隱私侵犯：人臉識(shí)別、行為分析等