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cv考试试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.以下哪种方法常用于图像灰度化？

A.均值滤波

B.加权平均法

C.高斯滤波

D.中值滤波

2.边缘检测中常用的算子是？

A.拉普拉斯算子

B.卷积算子

C.池化算子

D.激活算子

3.以下哪个是计算机视觉领域常用的深度学习框架？

A.TensorFlow

B.Django

C.Flask

D.Spark

4.图像的分辨率是指？

A.图像的大小

B.图像的色彩数量

C.图像在水平和垂直方向上的像素数目

D.图像的存储容量

5.在目标检测中，以下哪种算法的检测速度较快？

A.FasterR-CNN

B.YOLO

C.MaskR-CNN

D.SSD

6.以下哪种特征描述子对旋转、尺度和光照变化具有不变性？

A.SIFT

B.HOG

C.LBP

D.Haar特征

7.图像的直方图可以反映图像的？

A.纹理信息

B.轮廓信息

C.灰度分布情况

D.形状信息

8.深度学习中，用于解决梯度消失问题的激活函数是？

A.Sigmoid

B.Tanh

C.ReLU

D.Softmax

9.以下哪种技术可以用于图像去噪？

A.主成分分析

B.小波变换

C.奇异值分解

D.以上都是

10.在图像分类任务中，最后一层全连接层的输出节点数通常等于？

A.图像的类别数

B.特征的维度数

C.训练样本的数量

D.隐藏层的节点数

二、多项选择题（每题2分，共20分）

1.以下属于计算机视觉应用领域的有？

A.自动驾驶

B.人脸识别

C.医学图像分析

D.视频监控

2.常用的图像增强方法有？

A.直方图均衡化

B.对比度拉伸

C.高斯平滑

D.锐化

3.深度学习模型训练过程中需要调整的超参数有？

A.学习率

B.迭代次数

C.隐藏层数量

D.卷积核大小

4.以下哪些是目标检测中常用的评估指标？

A.准确率

B.召回率

C.mAP

D.F1值

5.图像分割的方法主要有？

A.基于阈值的分割

B.基于区域的分割

C.基于边缘的分割

D.基于深度学习的分割

6.以下关于卷积神经网络（CNN）的说法正确的有？

A.包含卷积层、池化层和全连接层

B.能够自动提取图像特征

C.训练过程中不需要人工标注数据

D.广泛应用于图像分类、目标检测等任务

7.用于图像特征提取的方法有？

A.PCA

B.LDA

C.CNN

D.RNN

8.计算机视觉中常用的数据格式有？

A.JPEG

B.PNG

C.BMP

D.TIFF

9.以下哪些技术可以提高深度学习模型的泛化能力？

A.数据增强

B.正则化

C.早停法

D.减小模型规模

10.在视频处理中，常用的技术有？

A.目标跟踪

B.视频分类

C.视频超分辨率

D.视频去雾

三、判断题（每题2分，共20分）

1.计算机视觉主要研究如何让计算机理解和处理图像和视频信息。（）

2.图像的灰度值范围通常是0-256。（）

3.卷积操作可以减少图像的分辨率。（）

4.支持向量机（SVM）是一种无监督学习算法。（）

5.在深度学习中，损失函数用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。（）

6.图像的二值化是将图像的灰度值统一设置为0和1。（）

7.池化操作的主要目的是增加特征图的维度。（）

8.迁移学习可以利用在其他数据集上训练好的模型来加速当前任务的训练。（）

9.霍夫变换常用于检测图像中的直线和圆等几何形状。（）

10.深度学习模型的训练过程就是不断调整模型参数以最小化损失函数的过程。（）

四、简答题（每题5分，共20分）

1.简述图像灰度化的几种常见方法。

答：常见方法有平均法，将RGB三个通道值求平均作为灰度值；加权平均法，根据人眼对不同颜色敏感度给各通道加权计算灰度值；还有最大值法，取RGB通道最大值作为灰度值等。

2.简述卷积神经网络中卷积层的作用。

答：卷积层通过卷积核在图像上滑动进行卷积操作，提取图像的局部特征。不同卷积核可提取不同特征，如边缘、纹理等，同时减少参数数量，降低计算量，有效学习图像特征。

3.解释目标检测中的非极大值抑制（NMS）。

答：NMS用于去除目标检测中重叠度较高的冗余检测框。它根据检测框的置信度排序，保留置信度高的框，然后对与该框重叠度超过一定阈值的其他框进行抑制删除，最终得到合理检测框。

4.简述数据增强在深度学习中的作用及常用方法。

答：作用是增加训练数据多样性，提高模型泛化能力。常用方法有旋转、翻转、缩放、裁