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2025计算机视觉工程师校招面试题及答案

单项选择题（每题2分，共20分）

1.以下哪种是常见的图像特征描述符？

A.SIFT

B.CNN

C.RNN

D.LSTM

2.图像增强的目的不包括？

A.提高图像清晰度

B.增加图像噪声

C.改善图像对比度

D.突出图像特征

3.以下哪个不是目标检测算法？

A.YOLO

B.FasterR-CNN

C.ResNet

D.SSD

4.卷积神经网络中，池化层的作用是？

A.增加特征维度

B.减少特征维度

C.增加图像分辨率

D.进行图像分类

5.图像分割中，语义分割是？

A.将图像分割为不同物体实例

B.将图像分割为不同语义类别区域

C.仅分割出图像边缘

D.分割出图像中的前景

6.以下哪种颜色空间常用于计算机视觉？

A.RGB

B.HEX

C.CMYK

D.PMS

7.以下哪个是深度学习框架？

A.OpenCV

B.TensorFlow

C.NumPy

D.Matplotlib

8.在图像分类任务中，softmax函数的作用是？

A.归一化输出概率

B.增加模型复杂度

C.减少模型参数

D.进行图像缩放

9.计算机视觉中，图像滤波的作用不包括？

A.去除噪声

B.平滑图像

C.增强边缘

D.增加图像色彩

10.以下哪种算法用于图像超分辨率？

A.SRGAN

B.R-CNN

C.LSTM

D.AdaBoost

多项选择题（每题2分，共20分）

1.常见的图像预处理操作有？

A.图像缩放

B.图像裁剪

C.图像归一化

D.图像旋转

2.目标检测算法的评价指标有？

A.mAP

B.Recall

C.Precision

D.F1-score

3.卷积神经网络的组成层有？

A.卷积层

B.池化层

C.全连接层

D.激活层

4.以下属于图像特征提取方法的有？

A.HOG

B.LBP

C.ORB

D.PCA

5.图像分类的常见数据集有？

A.CIFAR-10

B.MNIST

C.ImageNet

D.COCO

6.计算机视觉的应用领域包括？

A.自动驾驶

B.人脸识别

C.医学影像分析

D.视频监控

7.以下哪些是优化算法？

A.SGD

B.Adam

C.RMSProp

D.Adagrad

8.图像分割的方法有？

A.阈值分割

B.区域生长

C.聚类分割

D.深度学习分割

9.以下关于卷积核的说法正确的有？

A.卷积核大小可调整

B.卷积核用于提取图像特征

C.不同卷积核可提取不同特征

D.卷积核数量越多模型越简单

10.以下哪些是计算机视觉中的数据增强方法？

A.随机翻转

B.随机亮度调整

C.随机裁剪

D.随机噪声添加

判断题（每题2分，共20分）

1.计算机视觉只处理静态图像。（）

2.卷积神经网络的参数数量与网络深度无关。（）

3.图像分类和目标检测是相同的任务。（）

4.池化层可以减少模型的计算量。（）

5.深度学习模型训练不需要大量数据。（）

6.图像滤波一定会降低图像质量。（）

7.语义分割可以区分不同物体的实例。（）

8.目标检测算法的检测速度和精度可以同时达到最优。（）

9.数据增强可以提高模型的泛化能力。（）

10.所有的图像特征描述符都适用于任何类型的图像。（）

简答题（每题5分，共20分）

1.简述卷积神经网络的工作原理。

2.什么是图像预处理，常见的预处理操作有哪些？

3.目标检测和图像分类的区别是什么？

4.简述数据增强的作用和常见方法。

讨论题（每题5分，共20分）

1.讨论计算机视觉在医疗领域的应用前景和挑战。

2.分析目标检测算法中速度和精度的权衡关系。

3.探讨深度学习模型在计算机视觉中的可解释性问题。

4.谈谈计算机视觉技术对未来生活的影响。

答案

单项选择题

1.A

2.B

3.C

4.B

5.B

6.A

7.B

8.A

9.D

10.A

多项选择题

1.ABCD

2.ABCD

3.ABCD

4.ABC

5.ABC

6.ABCD

7.ABCD

8.ABCD

9.ABC

10.ABCD

判断题

1.×

2.×

3.×

4.√

5.×

6.×

7.×

8.×

9.√

10.×

简答题

1.卷积神经网络通过卷积层提取图像特征，池化层减少特征维度，激活层引入非线性，全连接层进行分类或回归。卷积核在图像上滑动卷积，不断提取特征，最终输出结果。

2.图像预