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

工作要求 题目预览

• 第 1 题 单选题
  数据增强中，随机擦除属于（ ）。
  • A. 数据增强
  • B. 数据归一化
  • C. 数据划分
  • D. 数据标注
  解析：随机擦除是数据增强的一种方法，通过遮挡部分区域增加训练样本多样性。
• 第 2 题 单选题
  将图像像素值减去均值再除以标准差的操作称为（ ）。
  • A. 归一化
  • B. 标准化
  • C. 白化
  • D. 增强
  解析：标准化将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，区别于归一化。
• 第 3 题 单选题
  在数据集构建中，对类别不平衡问题常用的预处理方法是（ ）。
  • A. 数据增强
  • B. 归一化
  • C. 重采样
  • D. 标准化
  解析：重采样包括过采样少数类和欠采样多数类，用于缓解类别不平衡。
• 第 4 题 单选题
  在目标检测任务中，边界框标注通常表示为（ ）。
  • A. 掩码图像
  • B. 类别标签
  • C. 像素坐标
  • D. 中心点坐标与宽高
  解析：目标检测常用边界框表示形式为(x_center, y_center, width, height)或(x_min, y_min, x_max, y_max)，中心点坐标与宽高是常见格式之一。
• 第 5 题 判断题
  在训练深度学习模型时，训练数据集越大，模型性能一定越好。
  • A. 对
  • B. 错
  解析：数据质量更为关键，噪声或冗余数据可能导致过拟合或性能下降，并非越大越好。
• 第 6 题 判断题
  数据预处理中的归一化操作可以加速模型收敛。
  • A. 对
  • B. 错
  解析：归一化使各特征尺度一致，避免梯度震荡，有助于优化过程稳定并加快收敛。
• 第 7 题 多选题
  图像数据预处理中，常用的数据增强方法包括（ ）。
  • A. 随机旋转
  • B. 随机裁剪
  • C. 色彩抖动
  • D. 高斯滤波
  • E. 水平翻转
  解析：高斯滤波属于图像平滑操作，不增加数据多样性，不属于数据增强；其余均为典型增强手段。
• 第 8 题 多选题
  在构建训练数据集时，需要处理的问题包括（ ）。
  • A. 数据标注一致性
  • B. 数据集类别平衡
  • C. 数据泄露
  • D. 数据格式统一
  • E. 模型初始化
  解析：模型初始化属于网络参数设定，不属于数据集构建阶段，其余均为数据构建中需关注的关键问题。