2025年计算机视觉工程师考试题库（附答案和详细解析）（0928）.docxVIP

计算机视觉工程师考试试卷

一、单项选择题（共10题，每题1分，共10分）

以下哪项是ResNet网络的核心创新点？

A.使用更深的网络层数（超过100层）

B.引入残差连接（ResidualConnection）解决梯度消失

C.采用更小的3×3卷积核替代大卷积核

D.首次应用注意力机制（Attention）

答案：B

解析：ResNet的核心创新是通过残差连接（F(x)=H(x)-x，输出为x+F(x)）解决了深层网络训练时的梯度消失/爆炸问题，允许网络训练更深的层数（如152层）。选项A错误，更深层数是结果而非创新点；选项C是VGG网络的特点；选项D注意力机制首次广泛应用于视觉Transformer（ViT）。

图像预处理中，“归一化（Normalization）”的主要目的是？

A.增加图像的对比度

B.使像素值分布更接近模型训练时的统计特性

C.减少图像中的噪声

D.调整图像的尺寸以适应输入要求

答案：B

解析：归一化通过将像素值减去均值、除以标准差，使数据分布与模型训练时的分布一致（如ImageNet的均值[0.485,0.456,0.406]，标准差[0.229,0.224,0.225]），可加速模型收敛。选项A是直方图均衡化的作用；选项C是高斯滤波等去噪方法的目的；选项D是resize操作的功能。

目标检测任务中，YOLO系列属于以下哪种框架？

A.两阶段检测（Two-stage）

B.一阶段检测（One-stage）

C.基于区域提议网络（RPN）

D.基于关键点检测

答案：B

解析：YOLO（YouOnlyLookOnce）是典型的一阶段检测框架，直接在特征图上回归边界框和类别，无需先通过RPN生成候选区域（两阶段如FasterR-CNN）。选项C是FasterR-CNN的核心组件；选项D是CenterNet等方法的特点。

以下哪种损失函数常用于图像分割任务？

A.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）

B.均方误差损失（MSELoss）

C.三元组损失（TripletLoss）

D.对比损失（ContrastiveLoss）

答案：A

解析：图像分割是像素级分类任务，交叉熵损失用于衡量预测类别概率与真实标签的差异，是最常用的损失函数。选项B用于回归任务（如关键点定位）；选项C、D用于度量学习（如人脸识别）。

数据增强（DataAugmentation）中，“随机水平翻转（HorizontalFlip）”对以下哪种任务可能无效？

A.目标检测

B.图像分类

C.文本识别（OCR）

D.语义分割

答案：C

解析：文本识别任务中，水平翻转会导致文字方向颠倒（如“ABC”变为“CBA”），破坏语义信息，因此通常不使用。其他任务中，水平翻转可增强模型对目标方向的鲁棒性，不影响类别或分割标签。

评估目标检测模型性能的主要指标是？

A.mAP（MeanAveragePrecision）

B.PSNR（峰值信噪比）

C.SSIM（结构相似性）

D.FID（弗雷歇inception距离）

答案：A

解析：mAP（平均精度均值）综合考虑了不同类别、不同IoU阈值下的检测精度，是目标检测的核心指标。选项B、C用于图像重建质量评估；选项D用于生成模型（如GAN）的评估。

视觉Transformer（ViT）中，“PatchEmbedding”的作用是？

A.将图像分块并映射为序列

B.提取图像的局部特征

C.增强模型的位置感知能力

D.替代卷积操作进行下采样

答案：A

解析：ViT将图像划分为16×16或32×32的Patch（如224×224图像分为14×14个Patch），通过线性投影将每个Patch转换为向量，形成长度为N的序列（N=14×14=196）。选项B是CNN的局部感受野作用；选项C由位置编码（PositionalEncoding）实现；选项D由PatchEmbedding的投影层部分实现，但核心作用是分块映射。

以下哪种技术属于三维视觉（3DVision）的研究范畴？

A.光流估计（OpticalFlow）

B.点云配准（PointCloudRegistration）

C.图像超分辨率（SuperResolution）

D.风格迁移（StyleTransfer）

答案：B

解析：点云配准是将不同视角的点云数据对齐到同一坐标系，属于三维视觉的核心任务。选项A是视频理解中的二维运动估计；选项C、D是二维图像生成任务。

自监督学习（Self-SupervisedLearning）的典型训练目标是？

A.预测图像的旋转角度（如0°/90°/180°/270°）

B.分类图像