2025年計算機視覺與人工智能課程考試試題及答案一、單項選擇題（每題2分，共12分）

1.下列哪項不屬于計算機視覺的基本任務？

A.圖像識別

B.目標檢測

C.語音識別

D.語義分割

2.下列哪項不屬于卷積神經網絡（CNN）的特點？

A.參數共享

B.局部感知

C.特征提取

D.梯度下降

3.下列哪項不屬于深度學習在計算機視覺中的應用領域？

A.圖像分類

B.視頻分析

C.醫學影像

D.語音識別

4.下列哪項不屬于卷積層的作用？

A.特征提取

B.局部感知

C.形狀變換

D.參數共享

5.下列哪項不屬于深度學習的優化算法？

A.隨機梯度下降（SGD）

B.Adam優化器

C.精度優化

D.雷達優化器

6.下列哪項不屬于計算機視覺中的目標檢測方法？

A.R-CNN

B.FastR-CNN

C.YOLO

D.語音識別

二、多項選擇題（每題3分，共15分）

1.計算機視覺的基本任務包括哪些？

A.圖像識別

B.目標檢測

C.語義分割

D.視頻分析

2.卷積神經網絡（CNN）的特點有哪些？

A.參數共享

B.局部感知

C.特征提取

D.交叉驗證

3.深度學習在計算機視覺中的應用領域有哪些？

A.圖像分類

B.視頻分析

C.醫學影像

D.自然語言處理

4.卷積層的作用有哪些？

A.特征提取

B.局部感知

C.形狀變換

D.參數共享

5.深度學習的優化算法有哪些？

A.隨機梯度下降（SGD）

B.Adam優化器

C.精度優化

D.雷達優化器

6.計算機視覺中的目標檢測方法有哪些？

A.R-CNN

B.FastR-CNN

C.YOLO

D.語音識別

三、填空題（每題3分，共18分）

1.計算機視覺是利用計算機技術來處理和分析__________信息。

2.卷積神經網絡（CNN）的核心是__________。

3.深度學習在計算機視覺中的應用領域主要包括__________、__________、__________等。

4.卷積層的作用是__________、__________、__________等。

5.深度學習的優化算法中，常用的有__________、__________、__________等。

6.計算機視覺中的目標檢測方法主要包括__________、__________、__________等。

四、簡答題（每題6分，共36分）

1.簡述計算機視覺的基本任務。

2.簡述卷積神經網絡（CNN）的特點。

3.簡述深度學習在計算機視覺中的應用領域。

4.簡述卷積層的作用。

5.簡述深度學習的優化算法。

6.簡述計算機視覺中的目標檢測方法。

五、論述題（每題12分，共24分）

1.論述計算機視覺在醫學影像分析中的應用及其優勢。

2.論述深度學習在計算機視覺中的應用及其挑戰。

六、案例分析題（每題12分，共24分）

1.案例一：某公司希望利用計算機視覺技術對其生產線上的產品進行質量檢測，請結合所學知識，設計一個基于深度學習的圖像分類模型，并說明其原理。

2.案例二：某公司希望利用計算機視覺技術對其倉儲管理系統進行優化，請結合所學知識，設計一個基于深度學習的目標檢測模型，并說明其原理。

本次試卷答案如下：

一、單項選擇題

1.C

2.D

3.D

4.C

5.C

6.D

二、多項選擇題

1.A,B,C,D

2.A,B,C

3.A,B,C

4.A,B,C

5.A,B,C

6.A,B,C

三、填空題

1.圖像

2.卷積操作

3.圖像分類、視頻分析、醫學影像

4.特征提取、局部感知、形狀變換

5.隨機梯度下降（SGD）、Adam優化器、精度優化

6.R-CNN、FastR-CNN、YOLO

四、簡答題

1.計算機視覺的基本任務包括圖像識別、目標檢測、語義分割、視頻分析等。

2.卷積神經網絡（CNN）的特點包括參數共享、局部感知、特征提取等。

3.深度學習在計算機視覺中的應用領域主要包括圖像分類、視頻分析、醫學影像等。

4.卷積層的作用包括特征提取、局部感知、形狀變換等。

5.深度學習的優化算法包括隨機梯度下降（SGD）、Adam優化器、精度優化等。

6.計算機視覺中的目標檢測方法包括R-CNN、FastR-CNN、YOLO等。

五、論述題

1.計算機視覺在醫學影像分析中的應用主要包括病變檢測、疾病診斷、手術導航等。其優勢包括提高診斷準確率、減少醫生工作負擔、實現遠程醫療等。

2.深度學習在計算機視覺中的應用包括提高圖像識別準確率、實現復雜任務如目標檢測、語義分割等。挑戰包括數據標注、模型優化、計算資源需求等。

六、案例分析題

1.案例一：設計一個基于深度學習的圖像分類模型，可以使用卷積神經網絡（CNN）架構，如VGG或ResNet。首先，從數據集中提取訓練樣本，進行數據預處理，如歸一化、縮放等。然后，構建CNN模型，包括卷積層、池化層、全連接層等。接著，使用訓練數據進行模型訓練，優化模型參數。最后，使用測試數據進行模型評估，確保模型具有良好的分類性能。

2.案例二：設計一個基于深度學習的目標檢測模型，可以使用YOLO或FasterR-C