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2025计算机视觉工程师秋招真题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）

1.以下哪种是常用的图像特征提取方法？

A.PCA

B.KNN

C.SVM

D.AdaBoost

2.卷积神经网络中，用于减少参数数量的层是？

A.卷积层

B.池化层

C.全连接层

D.激活层

3.目标检测中，常用的评价指标是？

A.PSNR

B.SSIM

C.mAP

D.IoU

4.以下哪种图像增强技术不属于空域增强？

A.直方图均衡化

B.高斯滤波

C.傅里叶变换

D.中值滤波

5.图像分割中，基于区域的方法是？

A.阈值分割

B.分水岭算法

C.Canny边缘检测

D.霍夫变换

6.以下哪个不是深度学习框架？

A.TensorFlow

B.PyTorch

C.Scikit-learn

D.Keras

7.特征匹配中，常用的描述子是？

A.SIFT

B.K-means

C.DBSCAN

D.EM算法

8.计算机视觉中，用于图像分类的经典网络是？

A.LeNet

B.R-CNN

C.YOLO

D.MaskR-CNN

9.以下哪种方法可用于图像超分辨率？

A.SRCNN

B.FasterR-CNN

C.SSD

D.ResNet

10.图像配准的目的是？

A.提高图像清晰度

B.使不同图像在空间上对齐

C.检测图像中的目标

D.对图像进行分类

多项选择题（每题2分，共10题）

1.常用的图像滤波方法有？

A.均值滤波

B.高斯滤波

C.中值滤波

D.双边滤波

2.深度学习中常用的优化算法有？

A.SGD

B.Adam

C.RMSProp

D.Adagrad

3.目标检测算法可分为？

A.两阶段检测算法

B.单阶段检测算法

C.多阶段检测算法

D.无阶段检测算法

4.图像特征描述子包括？

A.ORB

B.BRIEF

C.SURF

D.HOG

5.计算机视觉的应用领域有？

A.自动驾驶

B.人脸识别

C.医学影像分析

D.视频监控

6.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.归一化层

7.图像增强的目的有？

A.改善图像质量

B.突出图像特征

C.提高图像分辨率

D.去除图像噪声

8.以下属于图像分割算法的有？

A.阈值分割

B.区域生长

C.图割算法

D.分水岭算法

9.深度学习中的正则化方法有？

A.L1正则化

B.L2正则化

C.Dropout

D.数据增强

10.图像配准的方法有？

A.基于特征的配准

B.基于灰度的配准

C.基于变换模型的配准

D.基于深度学习的配准

判断题（每题2分，共10题）

1.卷积神经网络中，池化层可以增加特征图的数量。（）

2.目标检测中的IoU越大，说明检测结果与真实目标的重叠程度越高。（）

3.图像增强一定会提高图像的清晰度。（）

4.深度学习框架只能用于图像领域。（）

5.特征匹配中，描述子的维度越高，匹配效果一定越好。（）

6.图像分割的结果可以是二值图像。（）

7.卷积层的参数数量与输入图像的大小有关。（）

8.优化算法的作用是更新模型的参数。（）

9.图像配准只需要考虑平移变换。（）

10.计算机视觉中，图像分类和目标检测是相同的任务。（）

简答题（每题5分，共4题）

1.简述卷积神经网络中卷积层的作用。

2.说明目标检测中mAP的含义。

3.图像增强有哪些常见方法？

4.简述特征匹配的基本步骤。

讨论题（每题5分，共4题）

1.讨论深度学习在计算机视觉中的优势和挑战。

2.探讨目标检测算法在实际应用中的局限性。

3.分析图像分割在医学影像领域的重要性。

4.谈谈计算机视觉技术对未来社会的影响。

答案

单项选择题

1.A

2.B

3.C

4.C

5.B

6.C

7.A

8.A

9.A

10.B

多项选择题

1.ABCD

2.ABCD

3.AB

4.ABCD

5.ABCD

6.ABCD

7.ABD

8.ABCD

9.ABCD

10.ABCD

判断题

1.×

2.√

3.×

4.×

5.×

6.√

7.×

8.√

9.×

10.×

简答题

1.卷积层通过卷积核在输入图像上滑动进行卷积操作，提取图像的局部特征，能自动学习不同层次的特征，减少参数数量，提高计算效率。

2.mAP即平均精度均值，是目标检测中综合衡量不同类别检测精度的指标，它对每个类别的平均精度求均值，反映了模型