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2025计算机视觉工程师校招题目及答案

单项选择题（每题2分，共10题）

1.以下哪种图像特征描述子是基于局部特征的？

A.SIFT

B.HOG

C.PCA

D.LDA

2.卷积神经网络中，用于减少特征图尺寸的层是？

A.卷积层

B.池化层

C.全连接层

D.激活层

3.图像分类任务中，常用的损失函数是？

A.MSE

B.Cross-Entropy

C.Huber

D.MAE

4.目标检测中，YOLO算法属于？

A.单阶段检测器

B.两阶段检测器

C.基于锚框的方法

D.基于关键点的方法

5.以下哪个不是常见的图像增强技术？

A.旋转

B.裁剪

C.白化

D.模糊

6.人脸识别中，常用的特征提取方法是？

A.Gabor特征

B.颜色直方图

C.纹理特征

D.形状特征

7.语义分割任务是将图像中的每个像素？

A.分类到不同的语义类别中

B.检测出目标的位置

C.进行特征提取

D.进行图像重建

8.以下哪种数据格式常用于存储图像数据？

A.XML

B.JSON

C.JPEG

D.CSV

9.计算机视觉中，用于图像去噪的算法是？

A.高斯滤波

B.拉普拉斯算子

C.霍夫变换

D.边缘检测

10.以下哪个是深度学习框架？

A.OpenCV

B.TensorFlow

C.NumPy

D.Pandas

多项选择题（每题2分，共10题）

1.常见的图像特征有哪些？

A.颜色特征

B.纹理特征

C.形状特征

D.运动特征

2.卷积神经网络的组成部分包括？

A.卷积层

B.池化层

C.全连接层

D.激活层

3.目标检测算法有哪些？

A.FasterR-CNN

B.SSD

C.MaskR-CNN

D.YOLO

4.图像预处理的方法有？

A.归一化

B.直方图均衡化

C.图像缩放

D.图像裁剪

5.语义分割的评估指标有？

A.IoU

B.mIoU

C.Precision

D.Recall

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.以下属于深度学习优化算法的有？

A.SGD

B.Adam

C.RMSProp

D.AdaGrad

8.图像分类的数据集有？

A.CIFAR-10

B.MNIST

C.ImageNet

D.COCO

9.目标跟踪算法有？

A.KCF

B.MOSSE

C.TLD

D.CSRT

10.计算机视觉中常用的开源库有？

A.OpenCV

B.Scikit-Image

C.Pillow

D.Matplotlib

判断题（每题2分，共10题）

1.卷积神经网络只能处理图像数据。（）

2.目标检测任务只需要检测出目标的类别。（）

3.图像增强可以提高模型的泛化能力。（）

4.语义分割和实例分割是相同的任务。（）

5.深度学习模型训练时不需要进行数据预处理。（）

6.霍夫变换可用于直线检测。（）

7.颜色直方图可以描述图像的颜色分布。（）

8.卷积层的主要作用是提取图像的局部特征。（）

9.计算机视觉中，所有任务都需要使用深度学习方法。（）

10.单阶段目标检测算法比两阶段目标检测算法速度快。（）

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。

卷积层通过卷积核在输入特征图上滑动进行卷积操作，提取图像的局部特征，不同卷积核可提取不同特征，如边缘、纹理等，还能通过多个卷积核增加特征图的通道数。

2.什么是图像增强，列举两种常用方法。

图像增强是对图像进行处理以改善图像质量或突出某些特征。常用方法有旋转，可增加图像的多样性；裁剪，能聚焦图像关键部分。

3.简述目标检测和图像分类的区别。

图像分类是判断图像整体所属的类别，输出一个类别标签；目标检测不仅要识别图像中目标的类别，还要确定目标在图像中的位置，输出类别和位置信息。

4.简述语义分割的概念。

语义分割是将图像中的每个像素分类到不同的语义类别中，为图像中每个像素赋予一个类别标签，用于区分不同物体或区域。

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。

优势：能自动学习特征，在复杂任务上表现好；可处理大规模数据。挑战：需要大量标注数据，训练时间长、成本高；模型解释性差。

2.探讨计算机视觉在自动驾驶中的应用和面临的问题。

应用：识别道路、交通标志、车辆和行人等。问题：恶劣天气影响识别精度；数据安全和隐私问题；系统可靠性和容错性要求高。

3.讨论图像分类任务中，如何选择合