人工智能工程技术人员三级高级工-计算机视觉产品实现 详细题库

数据采集、标注、清洗、质量控制等数据工程相关知识 题目预览

• 第 1 题 单选题
  在计算机视觉项目的数据采集阶段，为确保训练数据的有效性，以下（ ）不是需要重点考虑的因素。
  • A. 数据与任务目标的相关性
  • B. 数据采集设备的成本
  • C. 数据的分布覆盖真实场景
  • D. 数据采集过程的合规性
  解析：数据采集设备的成本属于项目预算管理范畴，虽然重要，但并非直接决定训练数据有效性的技术或工程因素。数据的相关性、分布覆盖真实场景以及采集的合规性才是确保数据有效性的核心考虑点。
• 第 2 题 单选题
  针对自动驾驶场景的数据采集，通常不包含以下（ ）类型的数据。
  • A. 天气状况元数据
  • B. 驾驶员面部表情视频
  • C. 车身多视角摄像头图像
  • D. 激光雷达点云数据
  解析：自动驾驶数据采集的核心是获取车辆周围环境信息（如摄像头图像、激光雷达点云）以及相关的场景状态信息（如天气、GPS位置）。驾驶员面部表情视频属于车内监控范畴，与感知外部环境的任务目标相关性较弱，通常不属于自动驾驶模型训练的主要数据来源。
• 第 3 题 单选题
  使用网络爬虫技术进行图像数据采集时，以下（ ）行为最可能引发法律风险。
  • A. 设置合理的请求间隔时间
  • B. 爬取并商用受版权保护的图片
  • C. 遵守网站的robots.txt协议
  • D. 仅采集公开可访问的图片链接
  解析：未经授权爬取并商用受版权保护的图片，直接侵犯了原作者的知识产权，存在明确的法律风险。设置请求间隔、遵守robots协议等措施主要是为了减少对目标服务器的压力，避免被反爬机制封锁，其法律风险相对较低。
• 第 4 题 单选题
  进行数据采集方案设计时，定义明确的（ ）有助于确保所获数据的多样性和代表性，减少模型偏差。
  • A. 数据采集设备品牌
  • B. 数据存储格式标准
  • C. 数据采集场景清单
  • D. 数据文件命名规则
  解析：数据采集场景清单（如不同的光照条件、天气、视角、背景、物体类别等）是从源头规划数据多样性的关键。明确的场景清单指导采集工作覆盖尽可能多的真实情况，是减少模型偏差的基础。设备品牌、存储格式和命名规则更多属于工程规范，不直接影响数据的本质多样性。
• 第 5 题 判断题
  数据采集阶段无需关注后续的数据标注难度，只需尽可能多地收集原始数据。
  • A. 对
  • B. 错
  解析：数据采集时应前瞻性地考虑标注可行性。例如，采集的图像若分辨率极低、关键目标模糊或被严重遮挡，将导致标注困难或标注质量低下，从而影响模型训练效果。采集与标注需协同规划。
• 第 6 题 判断题
  在公共场所通过固定摄像头收集行人图像用于科研，只要不公开个人身份信息，就无需获得被采集者的知情同意。
  • A. 对
  • B. 错
  解析：根据个人信息保护相关法律法规，在公共场所采集可用于识别特定自然人的图像，即使计划匿名化处理，通常也需履行告知义务，并依法取得个人的单独同意或符合法律规定的其他情形（如为公共利益所必需）。仅靠事后匿名不能完全豁免前期的告知同意要求。
• 第 7 题 多选题
  在设计数据采集流水线时，以下哪些措施有助于提升数据质量？（ ）
  • A. 在采集端部署实时数据校验规则，过滤明显无效数据（如全黑图像）
  • B. 为采集人员提供详细的操作规范与场景清单
  • C. 对采集设备进行定期校准和维护
  • D. 采用尽可能高的图像分辨率，忽略存储成本
  • E. 将所有原始数据直接备份，不做任何筛选
  解析：A项通过在源头过滤无效数据，能减少后续处理负担；B项通过规范操作保证数据符合设计预期；C项确保设备状态正常，保障数据采集的可靠性。D项忽略存储成本不切实际，需在质量与成本间平衡；E项不进行筛选会引入大量低质或无效数据，反而降低整体数据质量，增加工程开销。
• 第 8 题 多选题
  以下关于数据采集策略的描述中，正确的有（ ）。
  • A. 主动学习策略通过模型筛选高价值样本进行采集，能提高数据使用效率
  • B. 为均衡类别分布，应对所有类别采集完全相同数量的样本
  • C. 时间序列数据的采集需要保证固定的采样频率，不允许有任何间隔
  • D. 仿真数据可以作为真实世界数据不足时的有效补充
  • E. 数据采集的规模越大越好，无需考虑具体任务的需求
  解析：A正确，主动学习旨在用更少的数据达到更好的效果。D正确，仿真数据能提供丰富、可控的标注数据，补充真实数据的不足。B错误，不同类别数据获取难度和模型学习难度不同，强制等量采集可能不经济或不必要，应追求数据分布的合理性而非绝对相等。C错误，实际采集可能因设备或传输问题出现间隔，关键是有策略地处理缺失值，而非绝对禁止间隔。E错误，数据采集规模应与任务复杂度匹配，盲目追求大规模会导致成本浪费和效率低下。