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2025年人工智能工程师人工智能与智能图像识别技术实践考核试卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、

1.请简述图像分辨率与像素密度的区别，并说明在图像采集时如何保证两者协调。

2.解释色彩空间转换（如RGB到HSV）在图像处理中的主要作用，列举至少三种常见的色彩空间及其适用场景。

3.描述数字图像处理中常见的图像增强技术，并说明其目的。请区分空间域滤波和频域滤波的基本原理。

二、

4.简述监督学习与无监督学习在机器学习任务中的核心区别。列举两种典型的监督学习算法和两种典型的无监督学习算法，并简要说明其应用目标。

5.解释过拟合现象在深度学习模型训练中的表现，并列举至少三种常用的正则化方法及其作用机制。

6.描述卷积神经网络（CNN）的基本组成部分，并说明卷积层和池化层各自的主要功能及作用。

三、

7.对比说明图像分类任务与目标检测任务的主要区别。请分别描述一种常用的图像分类模型和一种常用的目标检测模型，并简述其核心思想。

8.什么是模型迁移学习？请说明迁移学习在图像识别领域的主要优势，并列举一个应用迁移学习的典型场景。

9.解释评估图像识别模型性能时，Precision（精确率）和Recall（召回率）这两个指标的含义，并说明在什么情况下优先考虑其中一个指标。

四、

10.在进行图像分类任务的数据预处理时，常见的归一化方法有哪些？请说明进行数据归一化的原因及其对模型训练可能产生的影响。

11.列举至少五种常用的图像数据增强方法，并简要说明每种方法如何帮助提高模型的鲁棒性和泛化能力。

12.描述目标检测任务中，评估模型性能常用的指标（如mAP），并解释mAP的计算过程涉及的关键因素。

五、

13.假设你需要使用PyTorch框架实现一个基于ResNet50的图像分类模型，用于识别CIFAR-10数据集中的10个类别。请简述你需要执行的主要步骤，包括数据加载、模型加载（预训练或从头开始）、训练循环（前向传播、损失计算、反向传播、参数更新）以及模型评估的基本流程。你需要说明关键代码片段的功能。

14.在训练一个用于医学图像肺结节检测的YOLOv5模型时，你遇到了模型训练不稳定、loss下降缓慢且容易饱和的问题。请分析可能导致此问题的原因，并提出至少三种可能的解决方案。

15.请描述在使用深度学习模型进行图像识别任务时，模型部署通常涉及的关键步骤和考虑因素。请说明在模型部署过程中，性能（速度和精度）与资源消耗之间可能存在的权衡，并列举一两种常见的优化策略。

试卷答案

一、

1.图像分辨率是指图像像素的总量，通常用宽×高的像素数表示，决定了图像能显示的细节量。像素密度（或DPI/DotsPerInch）是指每英寸包含的像素点数，反映了图像的打印或显示质量。保证两者协调意味着在给定物理尺寸下，像素密度足够高以保证图像细节清晰，这通常需要在图像采集时选择合适的分辨率和输出设备特性。

2.色彩空间转换的主要作用是适应不同应用场景的需求。例如，RGB适合图像采集和显示，但颜色信息与光照条件无关。HSV（色相、饱和度、明度）或HSL（色相、饱和度、亮度）将颜色信息与光照条件分离，便于进行颜色分割、阈值处理等操作。常见的色彩空间还包括灰度空间（用于简化处理）、Lab（人眼感知均匀）等。适用场景因空间特性而异，如HSV常用于肤色检测、颜色选择；灰度空间用于需要忽略颜色的场景；Lab用于颜色感知相关应用。

3.图像增强技术旨在改善图像的视觉效果或突出特定信息。常见技术包括：几何变换（旋转、缩放、仿射变换等）用于调整图像几何形态；空间域滤波（平滑滤波如均值、中值滤波去除噪声；锐化滤波如Sobel、拉普拉斯算子增强边缘）基于像素邻域操作；频域滤波（如低通滤波去噪、高通滤波增强边缘）基于傅里叶变换。空间域滤波直接操作像素值，频域滤波先转换到频域再处理。空间域滤波实现简单，频域滤波在处理周期性噪声或需要全局信息时更有效。

二、

4.监督学习利用带标签的训练数据，学习输入到输出的映射关系，目标是预测新输入的输出。无监督学习处理无标签数据，旨在发现数据内在的结构或模式，如聚类或降维。监督学习算法示例：线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）；无监督学习算法示例：K-均值聚类（K-Means）、主成分分析（PCA）、DBSCAN聚类。

5.过拟合表现为模型在训练数据上表现极好（loss很低），但在未见过的测试数据上表现差（testloss高、泛化能力差）。原因通常是模型过于复杂，学习到了训练数据中的噪声和细节而非本质规律。常用正则化方法：L1/L2正则化（向损失函数加入penalty项，限制权重大小）；Dropout（随机丢弃部分神经元，