第一章單項(xiàng)選擇題1-5：BCACD6-10：DCABB多項(xiàng)選擇題11、ABC12、ABD13.B14.D15.ABCD16.ABC17.BCD18.ABCD19.ABC20.A判斷題正確2.錯(cuò)誤3.正確4.錯(cuò)誤5.正確單元測(cè)驗(yàn)一、單項(xiàng)選擇題1.A2.D3.C4.B5.C6.A7.C8.C9.D10.C11.D12.B13.D14.A二、多項(xiàng)選擇題1.BCD2.ABCD3.AC4.ABCD5.D6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABC10.ABCD11.ABC12.ACD13.ABC14.ABD15.ACD三、判斷題1.錯(cuò)誤2.錯(cuò)誤3.正確4.錯(cuò)誤5.正確6.正確7.正確8.錯(cuò)誤9.正確第三單元測(cè)試答案一、單項(xiàng)選擇題1.B2.C3.C4.A5.C6.B7.C8.D9.C10.B11.B12.D13.C14.B15.D二、多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.ACD3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ABD8.ABCD9.ABCD10.ABCD11.ABC12.ACD13.ABCD14.ABCD15.ABCD三、判斷題1-5.√√××√6-10××√×√第四章單項(xiàng)選擇題1-5：DDBCA6-10：ACBAB11-15：BBCCB多項(xiàng)選擇題16.ABD17.BC18.BCD19.BC20.AC21.BC22.AD23.ABD24.AB25.BC26.AB27.BC28.AD29.BCD30.ABC判斷題31．正確32.正確33.錯(cuò)誤334.正確35.正確36．正確37.錯(cuò)誤38.錯(cuò)誤39.錯(cuò)誤40.錯(cuò)誤單項(xiàng)選擇題:1、FSRCNN模型中,特征提取層使用的卷積核大小通常是多少?A、1x1B、3x3C、5x5D、7x7答案：B2、FSRCNN模型的哪一層負(fù)責(zé)將低分辨率特征映射到高分辨率特征空間?A、特征提取層B、收縮層C、非線性映射層D、擴(kuò)展層答案：C3、FSRCNN模型中,哪一層使用1x1卷積核來(lái)減少特征圖的維度?A、特征提取層B、收縮層C、非線性映射層D、擴(kuò)展層答案：B4、FSRCNN模型中,哪一層通過反卷積操作將特征圖從低分辨率放大到高分辨率?A、特征提取層B、收縮層C、擴(kuò)展層D、反卷積層答案：D5、MobileNetV3模型中，哪種激活函數(shù)取代了MobileNetV2中使用的ReLU6？A、SigmoidB、TanhC、SwishD、LeakyReLU答案：C6、MobileNetV3模型中引入的注意力機(jī)制是指：A、CBAM模塊B、SE模塊C、Non-local模塊D、Transformer模塊答案：B7、MobileNetV3模型中，第一層卷積核的數(shù)量從32減少到多少？A、8B、12C、16D、24答案：C8、在MobileNetV3的訓(xùn)練環(huán)境中，推薦使用至少多大顯存的GPU？A、4GBB、6GBC、8GBD、12GB答案：C9、YOLO算法的核心思想是將目標(biāo)檢測(cè)問題轉(zhuǎn)化為什么問題？A、分類問題B、回歸問題C、聚類問題D、優(yōu)化問題答案：B10、YOLO模型中，每個(gè)網(wǎng)格預(yù)測(cè)的邊界框數(shù)量B通常為：A、1B、2或更多C、5D、10答案：B11、YOLOv3相比YOLOv2引入了哪種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)？A、ResNetB、VGGNetC、Darknet-53D、Inception答案：C12、YOLOv8模型訓(xùn)練中，哪個(gè)參數(shù)用于控制訓(xùn)練的周期數(shù)？A、batchB、epochsC、patienceD、workers答案：B多項(xiàng)選擇題:1、FSRCNN模型的主要優(yōu)點(diǎn)包括哪些?A、快速處理速度B、較小的模型尺寸C、優(yōu)越的圖像細(xì)節(jié)重建能力D、可以處理任意尺寸的圖像答案：ABC2、FSRCNN模型訓(xùn)練過程中需要設(shè)置哪些參數(shù)?A、學(xué)習(xí)率B、批大小C、迭代輪數(shù)D、圖像裁剪尺寸答案：ABCD3、FSRCNN模型訓(xùn)練環(huán)境要求包括哪些?A、Ubuntu操作系統(tǒng)B、Python環(huán)境C、深度學(xué)習(xí)框架(如PyTorch)D、集成開發(fā)環(huán)境(如PyCharm)答案：ABCD4、MobileNetV3模型的核心改進(jìn)包括以下哪些方面？A、Block（bneck）的更新B、激活函數(shù)的重新設(shè)計(jì)C、耗時(shí)層結(jié)構(gòu)的優(yōu)化D、網(wǎng)絡(luò)深度的增加答案：ABC5、MobileNetV3模型訓(xùn)練環(huán)境的軟件要求包括：A、PythonB、PyTorch或TensorFlowC、CUDA和cuDNND、Matlab答案：ABC6、在準(zhǔn)備MobileNetV3模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集時(shí)，需要注意以下哪些方面？A、數(shù)據(jù)集按類別分類存儲(chǔ)B、訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集的劃分C、各類別數(shù)據(jù)量的平衡D、圖像分辨率的統(tǒng)一答案：ABCD7、YOLO模型的優(yōu)點(diǎn)包括：A、檢測(cè)速度快B、可以實(shí)時(shí)處理視頻流C、對(duì)小目標(biāo)檢測(cè)效果好D、模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單答案：ABD8、YOLOv4相比之前版本引入了哪些改進(jìn)？A、Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)B、自適應(yīng)錨框C、CIoU損失函數(shù)D、多尺度訓(xùn)練答案：ABC9、YOLO模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)注時(shí)，需要包含的信息有：A、目標(biāo)類別B、邊界框坐標(biāo)C、圖像分辨率D、目標(biāo)置信度答案：AB判斷題:1、FSRCNN模型直接在高分辨率空間進(jìn)行特征提取和非線性映射。答案：錯(cuò)誤2、在FSRCNN模型訓(xùn)練過程中,使用MSE(均方誤差)作為損失函數(shù)。答案：正確3、FSRCNN模型可以在邊緣設(shè)備上部署和運(yùn)行。答案：正確4、MobileNetV3模型中使用的h-swish激活函數(shù)比Swish激活函數(shù)計(jì)算復(fù)雜度更高。答案：錯(cuò)誤5、MobileNetV3模型的設(shè)計(jì)過程結(jié)合了神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）算法。答案：正確6、在MobileNetV3模型訓(xùn)練時(shí)，使用SSD硬盤存儲(chǔ)數(shù)據(jù)集和模型參數(shù)可以顯著加快數(shù)據(jù)加載速度。答案：正確7、YOLO算法通過一次前向傳播即可完成整個(gè)檢測(cè)過程。答案：正確8、YOLOv5是由官方團(tuán)隊(duì)開發(fā)并發(fā)布的版本。答案：錯(cuò)誤9、在YOLO模型訓(xùn)練中，較大的batchsize通常可以提高訓(xùn)練效率，但也需要更多的顯存。答案：正確單項(xiàng)選擇題：1、TensorRT是由哪家公司開發(fā)的深度學(xué)習(xí)推理優(yōu)化庫(kù)？A、GoogleB、NVIDIAC、AMDD、Intel答案：B2、TensorRT支持哪種最低的數(shù)據(jù)精度模式？A、FP64B、FP32C、FP16D、INT8答案：D3、在JetsonTX2上安裝YOLOv8時(shí)，推薦使用哪種工具進(jìn)行庫(kù)管理？A、pipB、aptC、condaD、yarn答案：C4、為了解決TensorRT與Python3.8環(huán)境的兼容性問題，我們使用了哪種工具？A、CythonB、pybind11C、SWIGD、Boost.Python答案：B5、TensorRTEngine構(gòu)建過程中，不包括以下哪項(xiàng)優(yōu)化技術(shù)？A、層融合B、精度校準(zhǔn)C、內(nèi)核自動(dòng)調(diào)優(yōu)D、模型訓(xùn)練答案：D6、在Jetson平臺(tái)上，使用哪個(gè)文件將.pt模型轉(zhuǎn)換為.engine模型？A、convert.pyB、engtrr.pyC、engine.pyD、transform.py答案：B7、在TensorRT部署過程中，以下哪項(xiàng)不是需要考慮的關(guān)鍵因素？A、內(nèi)存管理B、資源分配C、模型訓(xùn)練D、錯(cuò)誤處理答案：C8、在代碼中，使用哪個(gè)函數(shù)來(lái)選擇推理設(shè)備？A、torch.cuda()B、torch.device()C、torch.select_device()D、torch.get_device()答案：B多項(xiàng)選擇題：1、TensorRT的核心功能包括哪些？A、模型優(yōu)化與轉(zhuǎn)換B、多種精度支持C、網(wǎng)絡(luò)層融合D、內(nèi)核自動(dòng)調(diào)優(yōu)答案：ABCD2、TensorRT的工作原理包括以下哪些方面？A、模型解析與優(yōu)化B、網(wǎng)絡(luò)層融合C、精度校準(zhǔn)與量化D、動(dòng)態(tài)內(nèi)存管理答案：ABCD3、在JetsonTX2上安裝YOLOv8的過程中，需要進(jìn)行哪些主要步驟？A、檢查并升級(jí)JetpackB、創(chuàng)建Conda環(huán)境C、安裝PyTorchD、配置TensorRTPybind答案：ABCD4、TensorRTEngine構(gòu)建過程中包括以下哪些步驟？A、分析輸入模型結(jié)構(gòu)B、應(yīng)用優(yōu)化技術(shù)C、根據(jù)目標(biāo)硬件特性進(jìn)行優(yōu)化D、序列化保存引擎答案：ABCD5、在使用TensorRT進(jìn)行YOLOv8模型推理時(shí)，代碼中包括以下哪些操作？A、加載預(yù)訓(xùn)練模型B、讀取待檢測(cè)圖片C、運(yùn)行模型進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)D、可視化檢測(cè)結(jié)果答案：ABCD6、在代碼中，使用OpenCV進(jìn)行了哪些操作？A、讀取圖片B、在圖像上添加文字C、顯示處理后的圖片D、等待用戶關(guān)閉窗口答案：ABCD判斷題：1、TensorRT只能用于NVIDIA的GPU設(shè)備。答案：正確2、在JetsonTX2上，可以直接使用Ultralytics自帶的PyTorch版本進(jìn)行GPU加速推理。答案：錯(cuò)誤3、pybind11可以為C++代碼創(chuàng)建Python接口，使不同版本間的交互成為可能。答案：正確4、TensorRTEngine只能用于NVIDIA的GPU設(shè)備進(jìn)行推理加速。答案：正確5、在代碼中，如果系統(tǒng)中不存在可用的GPU，程序?qū)⒆詣?dòng)使用CPU進(jìn)行推理。答案：正確6、TensorRT部署過程中，不需要考慮批處理優(yōu)化和性能監(jiān)控。答案：錯(cuò)誤一、單項(xiàng)選擇題1.A2.B3.B4.D5.D6.B7.C8.A9.C10.B11.C12.D13.A14.D15.D二、多項(xiàng)選擇題1.ABC2.ABC3.ABC4.ABCD5.BCD6.ABCD7.BCD8.ABD9.BCD10.BD11.ABCD12.ACD13.ABCD14.ABC15.ABCD判斷題1-5√××××6-10√×××√第八單元測(cè)試答案一、單項(xiàng)選擇題1.C2.B3.D4.D5.C6.C7.C8.D9