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2025年人工智能与计算机视觉技术考试试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.以下关于卷积神经网络（CNN）中卷积操作的描述，错误的是：

A.卷积核的参数共享机制降低了模型复杂度

B.步长（Stride）增大时，输出特征图尺寸可能减小

C.填充（Padding）的主要目的是保留图像边缘信息

D.1×1卷积核无法改变特征图的通道数

答案：D

解析：1×1卷积核可以通过调整输出通道数来实现特征图通道数的改变（如GoogLeNet中的降维操作）。

2.在目标检测任务中，YOLOv8相较于FasterR-CNN的核心优势是：

A.更高的检测精度

B.更灵活的多尺度目标检测能力

C.更快的推理速度

D.更完善的区域建议网络（RPN）

答案：C

解析：YOLO系列通过单阶段检测（End-to-End）直接预测边界框和类别，避免了FasterR-CNN中RPN的额外计算，因此推理速度更快。

3.以下数据增强方法中，属于“混合样本增强”的是：

A.随机翻转（RandomFlip）

B.Mixup

C.随机裁剪（RandomCrop）

D.高斯模糊（GaussianBlur）

答案：B

解析：Mixup通过线性插值混合两张图像及其标签，属于混合样本增强；其他选项为单样本增强。

4.自注意力机制（Self-Attention）中，查询（Query）、键（Key）、值（Value）的计算通常基于：

A.输入特征的线性变换

B.输入特征的非线性激活

C.输入特征的池化操作

D.输入特征的归一化处理

答案：A

解析：自注意力中，Q、K、V通常由输入特征通过三个不同的线性层（全连接层）变换得到。

5.在图像分割任务中，U-Net网络结构的核心设计是：

A.跳跃连接（SkipConnection）

B.深度可分离卷积（DepthwiseSeparableConvolution）

C.空洞卷积（DilatedConvolution）

D.全局平均池化（GlobalAveragePooling）

答案：A

解析：U-Net通过跳跃连接将编码器的浅层特征与解码器的深层特征融合，解决分割任务中细节信息丢失的问题。

6.以下关于视觉Transformer（ViT）的描述，正确的是：

A.直接输入原始图像像素，无需分块（Patch）

B.位置编码（PositionEmbedding）用于保留空间信息

C.仅使用多头注意力层，无卷积层

D.训练时无需大规模预训练数据

答案：B

解析：ViT将图像分块后添加位置编码以保留空间位置信息；其基础结构包含线性投影层（本质是卷积），且依赖大规模预训练数据（如ImageNet-21K）。

7.光流法（OpticalFlow）用于估计图像序列中像素的运动，其基本假设不包括：

A.亮度恒定（BrightnessConstancy）

B.空间一致性（SpatialCoherence）

C.小运动（SmallMotion）

D.色彩不变（ColorInvariance）

答案：D

解析：光流法的核心假设是亮度恒定、空间一致性和小运动，不涉及色彩不变性。

8.零样本学习（Zero-ShotLearning）在计算机视觉中的关键是：

A.利用训练时未见过类别的样本进行微调

B.建立视觉特征与语义特征（如文本）的映射

C.通过数据增强生成未见过类别的样本

D.仅使用类别名称的文本描述作为监督信号

答案：B

解析：零样本学习通过将视觉特征与语义特征（如词向量、文本描述）对齐，实现对未训练类别的识别。

9.以下不属于无监督学习在计算机视觉中应用的是：

A.自监督学习（Self-SupervisedLearning）中的掩码图像建模（MIM）

B.基于聚类的图像分割（如K-means）

C.生成对抗网络（GAN）生成图像

D.基于标注数据的分类模型训练

答案：D

解析：无监督学习不依赖标注数据，D选项明确使用标注数据，属于监督学习。

10.在多模态学习中，CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePretraining）模型的核心训练目标是：

A.最小化图像与文本的像素级差异

B.最大化图像与匹配文本的相似性，最小化与不匹配文本的相似性

C.生成与图像内容一致的文本描述

D.预测图像中缺失的文本区域

答案：B