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

计算机视觉主要算法和特点，深度学习中的目标检测、图像分割、目标追踪等计算机视觉相关算法 题目预览

• 第 1 题 单选题
  在目标检测中，两阶段算法与单阶段算法相比，其显著优势在于（ ）。
  • A. 检测速度更快
  • B. 对小目标和重叠目标检测精度更高
  • C. 模型参数更少
  • D. 无需锚框设计
  解析：两阶段算法通过区域提议生成候选区域，再进行精细分类与回归，因此对小目标和重叠目标的检测精度通常更高，但速度较慢。
• 第 2 题 单选题
  YOLO系列算法将目标检测任务视为（ ）。
  • A. 回归问题
  • B. 分类问题
  • C. 分割问题
  • D. 生成问题
  解析：YOLO将目标检测看作回归问题，直接回归边界框坐标和类别概率，实现端到端实时检测。
• 第 3 题 单选题
  在Faster R-CNN中，区域提议网络输出的候选区域经过（ ）操作后用于后续分类与回归。
  • A. 非极大值抑制
  • B. 特征金字塔融合
  • C. 兴趣区域池化
  • D. 空间变换
  解析：Faster R-CNN使用兴趣区域池化（ROI Pooling）将不同尺寸的候选区域映射到固定尺寸的特征图，以进行分类和边界框回归。
• 第 4 题 单选题
  以下关于目标检测算法中锚框（anchor）的说法，错误的是（ ）。
  • A. 锚框是预先定义的参考框
  • B. 两阶段和单阶段算法都可能使用锚框
  • C. 锚框的尺寸和比例通常通过聚类得到
  • D. 所有目标检测算法都必须使用锚框
  解析：存在基于关键点或中心点的无锚框检测算法（如CornerNet、CenterNet），因此并非所有算法都必须使用锚框。
• 第 5 题 判断题
  目标检测算法中，YOLO系列和SSD都属于单阶段检测器，它们不需要生成候选区域，直接预测边界框和类别。
  • A. 对
  • B. 错
  解析：单阶段检测器如YOLO和SSD直接在特征图上回归边界框和类别，无需独立的候选区域生成步骤。
• 第 6 题 判断题
  在目标检测中，非极大值抑制（NMS）用于合并多个重叠的检测框，以提高召回率。
  • A. 对
  • B. 错
  解析：非极大值抑制用于去除重叠度高的冗余检测框，保留置信度最高的框，主要提高精确率而非召回率。
• 第 7 题 多选题
  以下关于目标检测算法R-CNN系列（包括Fast R-CNN、Faster R-CNN等）的描述，正确的有（ ）。
  • A. 原始R-CNN使用选择性搜索生成候选区域
  • B. Fast R-CNN对每个候选区域单独进行卷积计算，速度较慢
  • C. Faster R-CNN引入区域提议网络，实现了端到端训练
  • D. Mask R-CNN在Faster R-CNN基础上增加了分割分支
  • E. 所有R-CNN系列算法都使用锚框机制
  解析：A正确；B错误，Fast R-CNN共享卷积，对整图卷积一次，速度提升；C正确；D正确；E错误，原始R-CNN和Fast R-CNN无锚框。
• 第 8 题 多选题
  在目标检测算法中，常用损失函数包括（ ）。
  • A. 交叉熵损失
  • B. 均方误差损失
  • C. 平滑L1损失
  • D. 焦点损失（Focal Loss）
  • E. 三元组损失
  解析：目标检测分类常用交叉熵损失，回归常用平滑L1损失，焦点损失用于解决类别不平衡问题。均方误差不常用，三元组损失主要用于度量学习。