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學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁內(nèi)江衛(wèi)生與健康職業(yè)學(xué)院《插畫設(shè)計(jì)A》
2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共30個(gè)小題,每小題1分,共30分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺的常見任務(wù)之一。假設(shè)要對(duì)大量的自然風(fēng)景圖片進(jìn)行分類,如山脈、森林、海灘等。在進(jìn)行圖像分類時(shí),以下關(guān)于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法,哪一項(xiàng)可能不太有效?()A.對(duì)圖像進(jìn)行隨機(jī)裁剪和旋轉(zhuǎn),增加數(shù)據(jù)的多樣性B.改變圖像的色彩和對(duì)比度,模擬不同的拍攝條件C.直接復(fù)制原圖像,增加數(shù)據(jù)量D.給圖像添加隨機(jī)噪聲,增強(qiáng)模型的魯棒性2、在計(jì)算機(jī)視覺的視頻分析中,假設(shè)要對(duì)一段監(jiān)控視頻中的異常行為進(jìn)行檢測。以下關(guān)于特征提取的方法,哪一項(xiàng)是不太適合的?()A.提取每一幀圖像的顏色、紋理等低級(jí)特征B.利用光流信息來捕捉物體的運(yùn)動(dòng)特征C.僅分析視頻的音頻信息,忽略圖像內(nèi)容D.結(jié)合時(shí)空特征,同時(shí)考慮空間和時(shí)間維度的信息3、計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)要檢測電子電路板上的微小缺陷,以下關(guān)于圖像采集設(shè)備的選擇,哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的?()A.選擇高分辨率的數(shù)碼相機(jī),獲取清晰的圖像B.選用具有大景深的鏡頭,確保整個(gè)電路板都清晰成像C.采用高速攝像機(jī),快速采集大量圖像D.選擇價(jià)格低廉的圖像采集設(shè)備,降低成本4、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中,假設(shè)要從一個(gè)大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像檢索方法的描述,正確的是:()A.基于文本標(biāo)注的圖像檢索方法依賴于人工標(biāo)注的準(zhǔn)確性和完整性,檢索效果不穩(wěn)定B.基于內(nèi)容的圖像檢索通過提取圖像的特征進(jìn)行相似性比較,但特征的選擇對(duì)檢索結(jié)果影響不大C.哈希方法能夠?qū)⒏呔S的圖像特征映射為低維的哈希碼,大大提高檢索效率,但會(huì)損失一定的準(zhǔn)確性D.所有的圖像檢索方法都能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)庫中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的檢索5、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像超分辨率重建中,假設(shè)我們要將低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像,同時(shí)保持圖像的細(xì)節(jié)和紋理。以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在這方面表現(xiàn)較好?()A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)D.自動(dòng)編碼器(Autoencoder)6、在計(jì)算機(jī)視覺的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中,需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設(shè)我們要估計(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的姿態(tài),以下哪種技術(shù)通常被用于獲取準(zhǔn)確的姿態(tài)信息?()A.基于視覺標(biāo)記的姿態(tài)估計(jì)B.基于深度學(xué)習(xí)的姿態(tài)估計(jì)C.基于幾何約束的姿態(tài)估計(jì)D.基于慣性測量單元(IMU)的姿態(tài)估計(jì)7、計(jì)算機(jī)視覺中的光流估計(jì)是計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。以下關(guān)于光流估計(jì)的敘述,不正確的是()A.光流估計(jì)可以用于視頻中的運(yùn)動(dòng)分析、目標(biāo)跟蹤和動(dòng)作識(shí)別等任務(wù)B.基于深度學(xué)習(xí)的光流估計(jì)方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估計(jì)只對(duì)勻速運(yùn)動(dòng)的物體有效,對(duì)于復(fù)雜的非勻速運(yùn)動(dòng)估計(jì)不準(zhǔn)確D.光流估計(jì)的結(jié)果可以為后續(xù)的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)提供重要的運(yùn)動(dòng)線索8、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像質(zhì)量評(píng)估任務(wù)中,假設(shè)要評(píng)估一張經(jīng)過處理后的圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像質(zhì)量評(píng)估方法的描述,正確的是:()A.主觀評(píng)估方法通過人的觀察和判斷來評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量,結(jié)果準(zhǔn)確可靠B.客觀評(píng)估方法中的全參考方法需要原始未失真圖像作為參考,計(jì)算復(fù)雜度低C.無參考圖像質(zhì)量評(píng)估方法能夠在沒有原始圖像的情況下準(zhǔn)確評(píng)估圖像質(zhì)量D.所有的圖像質(zhì)量評(píng)估方法都能夠完全反映人對(duì)圖像質(zhì)量的主觀感受9、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像分割任務(wù)中,假設(shè)要對(duì)細(xì)胞圖像進(jìn)行精細(xì)分割。以下關(guān)于模型選擇的考慮因素,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.模型對(duì)細(xì)胞邊界的捕捉能力B.模型在小樣本數(shù)據(jù)上的泛化能力C.模型的訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源需求D.模型的知名度和在學(xué)術(shù)圈的引用次數(shù)10、計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用有助于輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。假設(shè)要分析一張腦部CT圖像,以下關(guān)于醫(yī)學(xué)影像分析中的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過分割腦組織、檢測病變區(qū)域等方法,為醫(yī)生提供定量的分析結(jié)果B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)影像中的特征,輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)潛在的疾病C.計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用需要遵循嚴(yán)格的醫(yī)學(xué)倫理和法規(guī)D.計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的診斷,不需要醫(yī)生的進(jìn)一步審查和判斷11、計(jì)算機(jī)視覺在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車需要識(shí)別道路上的交通標(biāo)志,以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.多攝像頭融合可以提供更全面的道路信息,提高交通標(biāo)志識(shí)別的準(zhǔn)確性B.深度學(xué)習(xí)模型可以實(shí)時(shí)處理攝像頭采集的圖像,快速準(zhǔn)確地識(shí)別交通標(biāo)志C.除了交通標(biāo)志識(shí)別,計(jì)算機(jī)視覺還可以用于車道檢測、行人檢測和障礙物檢測等任務(wù)D.自動(dòng)駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)完全不需要其他傳感器(如雷達(dá)、激光雷達(dá))的輔助,僅依靠圖像信息就能實(shí)現(xiàn)安全可靠的駕駛12、圖像增強(qiáng)是為了改善圖像的質(zhì)量和視覺效果。假設(shè)我們有一張由于光照不足而顯得暗淡的圖像,需要對(duì)其進(jìn)行增強(qiáng)以突出細(xì)節(jié)。以下哪種圖像增強(qiáng)方法可以有效地提高圖像的對(duì)比度,同時(shí)避免過度增強(qiáng)導(dǎo)致的噪聲放大?()A.直方圖均衡化B.灰度變換C.銳化濾波D.中值濾波13、計(jì)算機(jī)視覺中的行人重識(shí)別任務(wù)是在不同攝像頭中識(shí)別出特定的行人。假設(shè)要在一個(gè)大型火車站中尋找一個(gè)走失的兒童。以下關(guān)于行人重識(shí)別的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以利用行人的服裝顏色、款式和攜帶物品等特征進(jìn)行重識(shí)別B.深度學(xué)習(xí)中的度量學(xué)習(xí)方法可以學(xué)習(xí)行人的特征表示,提高重識(shí)別的準(zhǔn)確率C.行人重識(shí)別不受行人姿態(tài)變化和攝像頭視角差異的影響D.可以通過構(gòu)建大規(guī)模的行人數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練,提升模型的泛化能力14、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行圖像去模糊任務(wù),恢復(fù)清晰的圖像,以下哪種先驗(yàn)知識(shí)或約束可能有助于解決這個(gè)問題?()A.自然圖像的梯度稀疏性B.圖像的低頻成分C.圖像的邊緣信息D.以上都是15、在計(jì)算機(jī)視覺的研究中,數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和規(guī)模對(duì)模型的訓(xùn)練和性能評(píng)估至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集的描述,不準(zhǔn)確的是()A.大規(guī)模、多樣化和標(biāo)注準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)集有助于訓(xùn)練出泛化能力強(qiáng)的模型B.一些公開的數(shù)據(jù)集如ImageNet、COCO等為計(jì)算機(jī)視覺研究提供了重要的基準(zhǔn)C.數(shù)據(jù)集的構(gòu)建需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和人力,但可以通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)來減少對(duì)原始數(shù)據(jù)的需求D.數(shù)據(jù)集一旦構(gòu)建完成,就不需要再進(jìn)行更新和擴(kuò)展,能夠一直滿足研究的需求16、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像生成任務(wù)中,假設(shè)要生成具有真實(shí)感的自然圖像。以下關(guān)于圖像生成方法的描述,正確的是:()A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)能夠生成逼真的圖像,但訓(xùn)練過程不穩(wěn)定,容易模式崩潰B.變分自編碼器(VAE)生成的圖像多樣性好,但真實(shí)感不如GAN生成的圖像C.自回歸模型在圖像生成中效率高,能夠快速生成高質(zhì)量的圖像D.所有的圖像生成方法都能夠生成與真實(shí)世界完全一致的圖像17、計(jì)算機(jī)視覺中的紋理分析用于描述圖像中重復(fù)出現(xiàn)的模式和結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對(duì)一塊布料的紋理進(jìn)行分析,以判斷其材質(zhì)和質(zhì)量,同時(shí)布料可能存在褶皺和變形。以下哪種紋理分析方法在處理這種復(fù)雜情況時(shí)更為準(zhǔn)確?()A.統(tǒng)計(jì)紋理分析B.結(jié)構(gòu)紋理分析C.基于模型的紋理分析D.基于深度學(xué)習(xí)的紋理分析18、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行圖像語義分割任務(wù),例如將圖像中的不同物體分割出來,以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在分割精度和效率方面表現(xiàn)較好?()A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是19、計(jì)算機(jī)視覺在衛(wèi)星遙感圖像分析中的應(yīng)用可以幫助監(jiān)測地球環(huán)境和資源。假設(shè)要通過衛(wèi)星圖像分析森林的覆蓋面積變化。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在衛(wèi)星遙感中的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過圖像分類和分割技術(shù)區(qū)分森林、草地和建筑物等不同地物類型B.能夠?qū)Χ鄷r(shí)相的衛(wèi)星圖像進(jìn)行比較,監(jiān)測森林的生長和砍伐情況C.計(jì)算機(jī)視覺在衛(wèi)星遙感中的應(yīng)用不受衛(wèi)星圖像的分辨率和光譜信息的限制D.可以結(jié)合地理信息系統(tǒng)(GIS)數(shù)據(jù),進(jìn)行更深入的空間分析和決策支持20、計(jì)算機(jī)視覺中的視頻壓縮是為了減少視頻數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬。假設(shè)要對(duì)一段高清視頻進(jìn)行壓縮,同時(shí)保持較好的視覺質(zhì)量。以下關(guān)于視頻壓縮方法的描述,正確的是:()A.幀內(nèi)壓縮通過去除圖像內(nèi)部的冗余信息實(shí)現(xiàn)壓縮,對(duì)圖像質(zhì)量影響較小B.幀間壓縮利用相鄰幀之間的相似性進(jìn)行壓縮,但會(huì)引入明顯的失真C.運(yùn)動(dòng)估計(jì)在幀間壓縮中不重要,對(duì)壓縮效率提升作用不大D.視頻壓縮的碼率越低,壓縮效果越好,視覺質(zhì)量也越高21、計(jì)算機(jī)視覺中的光流估計(jì)用于計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。假設(shè)要對(duì)一段視頻中的物體運(yùn)動(dòng)進(jìn)行分析,以下關(guān)于光流估計(jì)的描述,正確的是:()A.稀疏光流估計(jì)只計(jì)算圖像中部分特征點(diǎn)的運(yùn)動(dòng),無法反映整體的運(yùn)動(dòng)趨勢B.稠密光流估計(jì)能夠得到圖像中每個(gè)像素的運(yùn)動(dòng)向量,但計(jì)算復(fù)雜度較高C.光流估計(jì)的結(jié)果不受光照變化和噪聲的影響,具有很高的準(zhǔn)確性D.光流估計(jì)只能用于分析勻速直線運(yùn)動(dòng)的物體,對(duì)于復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)模式無法處理22、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,假設(shè)要在一段視頻中持續(xù)跟蹤一個(gè)移動(dòng)的物體,例如跟蹤一只飛行的鳥。物體可能會(huì)被其他物體遮擋,并且外觀可能會(huì)發(fā)生變化。以下哪種目標(biāo)跟蹤方法在這種復(fù)雜情況下更有可能成功?()A.基于卡爾曼濾波的跟蹤方法,預(yù)測物體的位置和速度B.基于深度學(xué)習(xí)的Siamese網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法C.只在視頻的起始幀確定目標(biāo)位置,后續(xù)幀不再跟蹤D.隨機(jī)選擇視頻中的區(qū)域作為跟蹤目標(biāo)23、計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)計(jì)數(shù)是估計(jì)圖像或視頻中目標(biāo)的數(shù)量。假設(shè)要在一張人群圖像中準(zhǔn)確計(jì)數(shù)人數(shù),以下關(guān)于目標(biāo)計(jì)數(shù)方法的描述,正確的是:()A.基于檢測的計(jì)數(shù)方法通過檢測每個(gè)個(gè)體來實(shí)現(xiàn)計(jì)數(shù),對(duì)密集場景效果好B.基于回歸的計(jì)數(shù)方法直接預(yù)測目標(biāo)數(shù)量,計(jì)算速度快但精度較低C.深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制在目標(biāo)計(jì)數(shù)中沒有作用,不能提高計(jì)數(shù)準(zhǔn)確性D.目標(biāo)計(jì)數(shù)只需要考慮目標(biāo)的外觀特征,不需要考慮圖像的上下文信息24、計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)療手術(shù)中的應(yīng)用可以為醫(yī)生提供輔助和支持。假設(shè)在一個(gè)微創(chuàng)手術(shù)中,計(jì)算機(jī)視覺用于引導(dǎo)手術(shù)器械。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)療手術(shù)中的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過實(shí)時(shí)圖像分析,為醫(yī)生提供器械與組織的相對(duì)位置和姿態(tài)信息B.能夠?qū)κ中g(shù)區(qū)域進(jìn)行精準(zhǔn)的分割和標(biāo)注,幫助醫(yī)生識(shí)別關(guān)鍵結(jié)構(gòu)C.計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)療手術(shù)中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟,不存在任何風(fēng)險(xiǎn)和誤差D.可以與機(jī)器人手術(shù)系統(tǒng)結(jié)合,實(shí)現(xiàn)更精確和穩(wěn)定的手術(shù)操作25、在計(jì)算機(jī)視覺的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中,需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設(shè)要估計(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的姿態(tài),以實(shí)現(xiàn)精確的控制和操作。以下哪種姿態(tài)估計(jì)方法在處理這種機(jī)械結(jié)構(gòu)時(shí)準(zhǔn)確性更高?()A.基于模型的姿態(tài)估計(jì)B.基于深度學(xué)習(xí)的姿態(tài)估計(jì)C.基于視覺慣性里程計(jì)的姿態(tài)估計(jì)D.基于幾何約束的姿態(tài)估計(jì)26、圖像去模糊是計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)難題。假設(shè)一張圖像由于相機(jī)抖動(dòng)而產(chǎn)生模糊,以下哪種去模糊方法可能需要對(duì)模糊核有較為準(zhǔn)確的估計(jì)?()A.基于深度學(xué)習(xí)的去模糊方法B.盲去卷積方法C.維納濾波去模糊方法D.均值濾波去模糊方法27、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別旨在識(shí)別視頻中的人物動(dòng)作。假設(shè)我們要對(duì)一段包含復(fù)雜背景和多人交互的視頻進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別,以下哪種特征表示可能對(duì)提高識(shí)別準(zhǔn)確率有幫助?()A.基于光流的特征B.基于圖像直方圖的特征C.基于像素值的原始特征D.基于圖像邊緣的特征28、計(jì)算機(jī)視覺中的語義分割旨在為圖像中的每個(gè)像素分配一個(gè)類別標(biāo)簽。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)影像中的腫瘤區(qū)域進(jìn)行語義分割,以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的選擇,哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的?()A.準(zhǔn)確率,即正確分類的像素比例B.召回率,即正確分割出腫瘤像素的比例C.F1分?jǐn)?shù),綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.平均交并比(MIoU),衡量分割結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽的重合程度29、計(jì)算機(jī)視覺在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更深入的比賽洞察。假設(shè)要分析一場足球比賽中球員的跑位和傳球模式,以下關(guān)于體育賽事計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.僅依靠球員的位置信息就能全面分析比賽中的戰(zhàn)術(shù)和策略B.球員的速度和加速度等動(dòng)態(tài)信息對(duì)比賽分析的價(jià)值不大C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)和軌跡分析技術(shù)可以更有效地挖掘比賽中的關(guān)鍵模式和趨勢D.比賽場地的光照和攝像機(jī)視角對(duì)計(jì)算機(jī)視覺分析的結(jié)果沒有影響30、計(jì)算機(jī)視覺中的行人重識(shí)別是在不同攝像頭拍攝的圖像或視頻中識(shí)別出特定的行人。以下關(guān)于行人重識(shí)別的敘述,不正確的是()A.行人重識(shí)別需要提取具有判別性的行人特征,克服視角、光照和姿態(tài)的變化B.深度學(xué)習(xí)方法在行
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