《計算機(jī)視覺應(yīng)用開發(fā)》試題B卷

第1頁共4頁《計算機(jī)視覺應(yīng)用開發(fā)》期末考試試題B卷（開卷）適用班級：人工智能2001/2002專業(yè)：人工智能技術(shù)服務(wù)考試時長：120分鐘得分閱卷人一、得分閱卷人1．計算機(jī)視覺對待問題的解決方案的流程不包括（）A.圖像預(yù)處理B.建立模型C.提取特征D.模型優(yōu)化2．下列說法正確的是：（）A.單色位圖：每個像素最多可以表示2種顏色，只需要使用長度為1的二進(jìn)制位來表示，因此每個像素占1/4B。B.16色位圖：每個像素最多可以表示16種顏色，所以只需要長度為4的二進(jìn)制表示，因此每個像素占1/2B。C.16色位圖：每個像素最多可以表示16種顏色，所以只需要長度為8的二進(jìn)制表示，因此每個像素占1/2B。D.256色位圖：每個像素最多可以表示256中顏色，所以只需要長度為16的二進(jìn)制表示，因此每個像素占1B。3.下列哪種不是OpenCV中imread()的圖片讀取方式（）A.cv2.IMREAD_CHANGEDB.cv2.IMREAD_GRAYSCALEC.cv2.IMREAD_UNCHANGEDD.cv2.IMREAD_COLOR4.可以通過哪種命令來實現(xiàn)圖像的高斯濾波（）A.cv2.blur()B.cv2.GaussianBlur()C.cv2.medianBlur()D.cv2.bilateralFilter()5.下面哪個方法不屬于分類方法（）A.KNNB.SVMC.K-meansD.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)順序為（）A.conv->bn->ReLu->poolB.conv->bn->pool->ReLuC.conv->ReLu->bn->poolD.bn->conv->ReLu->pool7.隨著網(wǎng)絡(luò)深度的進(jìn)行，圖像的空間大小將越來越（），而通道數(shù)會越來越（）。A.大、小B.小、小C.小、大D.大、大8.下列不屬于two-stage目標(biāo)檢測算法的是（）YOLOB.R-CNNC.SPP-NetD.FastR-CNN9.下列哪個不屬于目標(biāo)檢測的指標(biāo)參數(shù)（）召回率誤檢數(shù)精確率檢測速度10.數(shù)據(jù)增強(qiáng)的作用描述正確的是？（）A.當(dāng)數(shù)據(jù)不足的時候用已有的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)來生成更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。B.當(dāng)數(shù)據(jù)不足的時候用已有的數(shù)據(jù)來生成更真實的數(shù)據(jù)樣本。C.用已有的數(shù)據(jù)來拓展數(shù)據(jù)的多樣性，從而增加數(shù)據(jù)副本。D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以提高圖像的識別效率。11.下面哪個不屬于語義分割網(wǎng)絡(luò)？（ ）A．U-Net B．FCN C．CNN D．segnet12.下列說法不正確的是（）A.圖像風(fēng)格遷移屬于圖像生成任務(wù)B.gram矩陣可以度量兩個圖像風(fēng)格的差異C.圖像的內(nèi)容損失可以通過均方誤差來表示D.VGG-19有19個卷積層13.下列關(guān)于說法不正確的是（）。A.DF值廣泛應(yīng)用于大規(guī)模語料的特征降維B.計算出每個特征的信息增益后，就可以移除那些信息量較低的特征C.互信息是指根據(jù)特征與類別的關(guān)聯(lián)程度來計算特征與類別的相關(guān)度D.當(dāng)對梁樣本平均數(shù)進(jìn)行比較時，可以采用卡方檢驗14.下面屬于基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率重建方法流程的是（）A.加載數(shù)據(jù)—構(gòu)造低分辨率圖像—搭建網(wǎng)絡(luò)映射到低分辨率字典—訓(xùn)練預(yù)測B.加載數(shù)據(jù)—搭建網(wǎng)絡(luò)映射到低分辨率字典—訓(xùn)練預(yù)測C.加載數(shù)據(jù)—搭建網(wǎng)絡(luò)映射到高分辨率字典—構(gòu)造低分辨率圖像—訓(xùn)練預(yù)測D.加載數(shù)據(jù)—構(gòu)造低分辨率圖像—搭建網(wǎng)絡(luò)映射到高分辨率字典—訓(xùn)練預(yù)測15.為了防止重建圖像過度平滑，SRGAN重新定義了損失函數(shù)，并將其命名為（）A.MSE損失B.感知損失C.內(nèi)容損失D.對抗損失得分閱卷人二、判斷得分閱卷人1.顏色三通道就是通常所說的彩色圖，每個像素點由三個值表示圖像像素值由紅(0~255)、綠(0~255)、藍(lán)(0~255)疊加表示。（）2.均值濾波和高斯濾波都屬于線性濾波方式。（）3.使用的預(yù)訓(xùn)練模型是自然場景下的圖片訓(xùn)練的，目標(biāo)任務(wù)是人臉識別，可以使用微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型來實現(xiàn)目標(biāo)任務(wù)。（）4.通用目標(biāo)檢測核心是1(目標(biāo))+1(背景)=2分類問題。（）5.檢測器檢測出來的矩形框與任何人工標(biāo)注框的IoU都大于0.5，則認(rèn)為這個檢測結(jié)果是誤檢。（）6.有監(jiān)督圖像增強(qiáng)，其圖像來源是計算機(jī)通過某種方法自動繪制而成的。（）7.標(biāo)準(zhǔn)語義分割（standardsemanticsegmentation）也稱為全像素語義分割，它是將每個像素分類為屬于對象類的過程。（）8.圖像分辨率是一組用于評估圖像中蘊(yùn)含細(xì)節(jié)信息豐富程度的性能參數(shù)。（）9.高分辨率圖像通常包含更大的像素密度、更豐富的紋理細(xì)節(jié)及更高的可信賴度。（）10.任何一幅特定的圖像都有唯一的直方圖與之對應(yīng)，但不同的圖像可以有相同的直方圖。（）得分閱卷人三、填空得分閱卷人1.OpenCV中閾值分割的方式分別為______、______、________、_________、______。2.在OpenCV中，可以使用__________函數(shù)來實現(xiàn)直方圖均衡化，返回值即為均衡化后的圖像。3.最簡單的SVM通過在高維空間中尋找一個最優(yōu)線性分類面，對于特征向量x的決策函數(shù)為____________。4.激活函數(shù)的作用有________、________等。5.在利用深度學(xué)習(xí)做物體檢測之前，傳統(tǒng)算法對于目標(biāo)檢測通常分為3個階段：______、_______和________。6.使用下面命令cv2.cvtColor(img,______________)可將圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖。7.decoder對縮小后的特征圖像進(jìn)行上采樣，然后對上采樣后的圖像進(jìn)行卷積處理，目的是完善物體的 ，從而彌補(bǔ)encoder中池化層將物體縮小造成的細(xì)節(jié)損失。8.多圖像超分辨率重建算法根據(jù)重建過程所在域不同可分為_________和_________。9.指識別自然場景圖片中的文字信息。自然場景圖像中的文字識別，其難度遠(yuǎn)大于掃描文檔圖像中的文字識別，因為它的文字展現(xiàn)形式極其豐富。10.是一類以序列數(shù)據(jù)為輸入，在序列的演進(jìn)方向進(jìn)行遞歸且所有節(jié)點（循環(huán)單元）按鏈?zhǔn)竭B接的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。11.卷積操作使得 之間存在有位置上的連接關(guān)系。12.圖像分類方法大致分為兩類，___________和____________。13.人臉編碼中，使用到了face_recognition.face_encodings()函數(shù)，該函數(shù)的作用就是將加載的圖片轉(zhuǎn)換成一個維的包含人臉特征的數(shù)組。得分閱卷人四、綜合應(yīng)用得分閱卷人簡述固定閾值分割、自適應(yīng)閾值分割和Otsu閾值分割的優(yōu)缺點及適用場景得分閱卷人得分閱卷人用numpy實現(xiàn)gram矩陣的計算。得分閱卷人六、綜合應(yīng)用題三得分閱卷人編寫一段程序,使用Haar聯(lián)檢器檢圖像中的人臉,并用矩形框標(biāo)注人臉位置?！队嬎銠C(jī)視覺應(yīng)用開發(fā)》期末考試試題B卷答題紙適用班級：人工智能2001/2002專業(yè)：人工智能技術(shù)服務(wù)得分閱卷人一、選擇得分閱卷人1.2.3.