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

计算机视觉算法的训练、推理、部署方法、流程和操作细节 题目预览

• 第 1 题 单选题
  在计算机视觉模型训练阶段，将图像像素值从0-255缩放到0-1的操作属于（ ）。
  • A. 归一化
  • B. 标准化
  • C. 正则化
  • D. 离散化
  解析：归一化通常指将数值映射到[0,1]区间，有利于模型训练。
• 第 2 题 单选题
  在数据预处理中，对图像进行随机旋转、翻转等操作属于（ ）。
  • A. 数据清洗
  • B. 数据增强
  • C. 数据标注
  • D. 数据划分
  解析：随机旋转和翻转是常见的数据增强方法，用于增加数据多样性。
• 第 3 题 单选题
  在训练数据准备中，对于图像标注格式的转换（例如从XML转换为JSON）属于（ ）。
  • A. 数据采集
  • B. 数据增强
  • C. 数据格式转换
  • D. 数据归一化
  解析：标注格式转换属于数据预处理中的格式统一步骤。
• 第 4 题 单选题
  在数据预处理中，对标注框坐标进行归一化（将坐标除以图像宽高）属于（ ）。
  • A. 数据增强
  • B. 数据清洗
  • C. 数据标注格式转换
  • D. 数据归一化
  解析：坐标归一化是标准化操作，便于模型处理不同尺寸的图像。
• 第 5 题 判断题
  在图像数据预处理中，对图像进行直方图均衡化可以增强图像的对比度。
  • A. 对
  • B. 错
  解析：直方图均衡化通过拉伸像素分布范围，提高图像对比度。
• 第 6 题 判断题
  数据增强技术只能在训练之前一次性应用，不能在训练过程中动态生成。
  • A. 对
  • B. 错
  解析：数据增强通常在线进行，在每次训练迭代时随机变换，以增加样本多样性。
• 第 7 题 多选题
  在计算机视觉模型训练阶段，常见的数据准备与预处理步骤包括（ ）。
  • A. 数据采集
  • B. 数据清洗
  • C. 数据标注
  • D. 数据增强
  • E. 模型推理
  解析：模型推理属于部署阶段，不属于数据准备与预处理。
• 第 8 题 多选题
  在图像预处理中，常用的数据增强方法有（ ）。
  • A. 随机裁剪
  • B. 随机旋转
  • C. 高斯模糊
  • D. 颜色抖动
  • E. 模型蒸馏
  解析：模型蒸馏是模型压缩技术，不属于数据增强方法。