人工智能工程技术人员四级中级工-计算机视觉产品实现 详细题库

尊重科学，客观公正 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，为确保科学性和客观性，技术人员应（ ）。
  • A. 只采集有利场景的数据
  • B. 使用历史数据而不考虑当前环境
  • C. 严格按照规定方法采集并记录环境信息
  • D. 根据主观判断筛选数据
  解析：尊重科学要求严格遵守数据采集规范，记录环境信息以保证数据可追溯和客观性。
• 第 2 题 单选题
  当发现某计算机视觉算法在特定场景下表现较差时，为坚持科学态度，技术人员应（ ）。
  • A. 记录并分析该场景下的失败案例
  • B. 删除该场景数据
  • C. 调整算法参数使其在该场景下表现好
  • D. 忽略该场景
  解析：尊重科学要求正视失败案例，分析原因，而非回避。
• 第 3 题 单选题
  在比较不同计算机视觉模型的性能时，为保证客观公正，应（ ）。
  • A. 只比较自己开发的模型
  • B. 使用相同的测试基准和评价指标
  • C. 根据模型复杂度主观打分
  • D. 只选择对己方有利的数据
  解析：客观公正要求使用统一标准和指标进行比较。
• 第 4 题 单选题
  在计算机视觉产品部署后，发现模型对某些人群识别准确率偏低，技术人员应（ ）。
  • A. 认为这是正常现象不加干预
  • B. 修改用户数据以匹配模型
  • C. 忽略差异
  • D. 收集数据并重新训练以改善公平性
  解析：尊重科学和客观公正要求关注模型对不同群体的表现，并采取措施消除偏见。
• 第 5 题 判断题
  在计算机视觉产品开发中，只要模型整体准确率高，就可以忽略其在某些特定场景下的低准确率。
  • A. 对
  • B. 错
  解析：尊重科学要求全面评估模型，不能忽略低性能场景。
• 第 6 题 判断题
  为保持客观公正，技术人员在发布计算机视觉模型性能报告时，应同时报告模型的优点和局限性。
  • A. 对
  • B. 错
  解析：客观公正要求如实报告，不隐瞒缺陷。
• 第 7 题 多选题
  在计算机视觉产品实现过程中，以下哪些做法体现了尊重科学和客观公正的原则？（ ）
  • A. 使用公开数据集进行训练
  • B. 在模型评估时随机划分训练集和测试集
  • C. 根据项目需求人为调整测试结果
  • D. 对模型进行可解释性分析
  • E. 隐藏模型在敏感数据上的不良表现
  解析：A使用公开数据集体现透明性；B随机划分保证评估客观；D可解释性分析体现科学探究；C和E违背客观公正。
• 第 8 题 多选题
  在计算机视觉项目的数据标注环节，以下哪些行为违背了尊重科学和客观公正的原则？（ ）
  • A. 标注员根据自己的理解随意修改标注规则
  • B. 使用多个标注员交叉验证标注一致性
  • C. 为达到模型效果而篡改标注数据
  • D. 记录标注过程中的争议并讨论解决
  • E. 对标注数据进行质量抽检
  解析：A和C是违背原则的行为；B、D、E是符合原则的做法。