长春大学《设计表现技法》2021-2022学年第一学期期末试卷_第1页
长春大学《设计表现技法》2021-2022学年第一学期期末试卷_第2页
长春大学《设计表现技法》2021-2022学年第一学期期末试卷_第3页
长春大学《设计表现技法》2021-2022学年第一学期期末试卷_第4页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页,共3页长春大学

《设计表现技法》2021-2022学年第一学期期末试卷题号一二三总分得分一、单选题(本大题共20个小题,每小题2分,共40分.在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的.)1、计算机视觉中,图像金字塔常用于()A.特征提取B.图像压缩C.目标检测D.图像分割2、在计算机视觉中,以下哪种方法常用于图像的风格迁移?()A.基于卷积神经网络B.基于循环神经网络C.基于生成对抗网络D.以上都是3、以下哪个不是计算机视觉中的边缘检测算法?()A.Canny算法B.Sobel算法C.Prewitt算法D.LSTM算法4、以下哪个不是计算机视觉中的图像增强目的?()A.改善图像质量B.突出图像特征C.增加图像噪声D.提高图像可读性5、以下哪种损失函数常用于目标检测?()A.均方误差B.交叉熵C.IoU损失D.绝对值损失6、在图像分类任务中,数据增强的方法不包括()A.翻转B.旋转C.增加噪声D.减少通道数7、以下哪个不是计算机视觉中的边缘检测算子?()A.SobelB.PrewittC.CannyD.LaplacianofGaussian8、以下哪个是计算机视觉中的视频目标检测数据集?()A.ImageNetB.UCF101C.MOTD.COCO9、以下哪个不是计算机视觉中的目标检测框架?()A.RetinaNetB.CenterNetC.DenseNetD.EfficientDet10、在图像分类中,数据不平衡问题可以通过()解决。A.过采样B.欠采样C.生成新数据D.以上都是11、以下哪种方法可以用于图像的超分辨率重建?()A.插值B.深度学习C.反卷积D.以上都是12、在图像去噪中,BM3D(Block-Matchingand3DFiltering)算法的优势在于()A.去噪效果好B.保持图像细节C.计算效率高D.以上都是13、计算机视觉中的光流计算用于()A.检测图像中的边缘B.估计图像中像素的运动C.增强图像的对比度D.压缩图像数据14、在图像压缩中,JPEG压缩算法主要基于()A.离散余弦变换B.离散傅里叶变换C.哈夫曼编码D.算术编码15、计算机视觉中的多视图几何包括()A.对极几何B.基础矩阵C.本质矩阵D.以上都是16、以下哪个不是计算机视觉中的图像生成任务?()A.图像翻译B.图像补全C.图像分类D.图像超分辨率17、以下哪个不是计算机视觉中的图像实例分割挑战?()A.实例遮挡B.类别不平衡C.模型复杂度D.数据标注难度18、以下哪个不是计算机视觉中的图像分割评价指标?()A.Dice系数B.Hausdorff距离C.准确率D.召回率19、在目标检测中,NMS(非极大值抑制)的作用是()A.去除重复检测框B.提高检测精度C.减少计算量D.以上都是20、在计算机视觉中,以下哪种方法常用于图像的语义分割?()A.全卷积网络B.循环神经网络C.支持向量机D.决策树二、简答题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)解释计算机视觉在卫星遥感图像分析中的应用。2、(本题10分)描述计算机视觉在山体滑坡监测中的应用。3、(本题10分)解释计算机视觉中的深度估计概念。4、(本题10分)描述计算机视觉在建筑行业的应

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论