《计算机视觉应用开发》试题A卷

第1页共4页《计算机视觉应用开发》期末考试试题A卷（开卷）适用班级：人工智能2001/2002专业：人工智能技术服务考试时长：120分钟得分阅卷人一、选择得分阅卷人1.以下说法不正确的是：（）A.OpenCV是一个跨平台计算机视觉和机器学习软件库B.OpenCV用C++语言编写C.OpenCV实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法D.OpenCV不支持Linux系统2．opencv画矩形使用的方法是：（）A.cv2.line()B.cv2.rectangle()C.cv2.circle()D.cv2.ellipse()3.OpenCV中用于实现中值滤波的函数是（）A.blur()B.boxFilter()C.medianBlur()D.filter2D()4.神经网络的基本三层结构不包括（）A.输入层B.输出层C.隐藏层D.卷积层5.下面关于卷积层，激活层以及池化层说法不正确的是（）A.卷积运算的目的是提取输入的不同特征，不同的卷积层提取的特征不同。B.激活层通过设置激活函数来增加线性分割能力,一般在卷积层与池化层之间的激活函数通常为relu。C.池化层减少学习参数，降低网络的复杂度，也叫下采样层。D.池化层常用的有平均池化和最大池化。6.下面关于卷积网络说法正确的是（）A.整个脸型属于浅层卷积提取基础特征。B.边缘属于深层卷积提取抽象特征。C.轮廓属于深层卷积提取抽象特征。D.全连接层根据特征组合进行评分分类7.区域选取通常使用()算法。A.one-stage目标检测B.two-stage目标检测C.滑动窗口（SlidingWindows）D.逻辑回归（Logisticregression）8．以下说法不正确的是（）A.COCO数据集有81个类别B.OpenCV人脸检测是基于Haar特征实现的C.dlib人脸检测是基于Hog特征D.评价人脸检测效果的好坏，常用三个指标：召回率，误检数和检测速度。9.下面哪个操作不属于基本图像增强操作？（）A．裁剪B．增加噪声C．加大图片尺寸D．提高亮度10.目前主流的语义分割网络一般是遵循：（）A.下采样，上采样，特征融合 B.上采样，下采样，特征融合C.下采样，上采样，图像融合 D.上采样，下采样，图像融合11.以下那部分代码是正确引用VGG19模块的（）。A.fromkeras.applications.vgg19importVGG19B.fromkeras.modelsimportModeC.fromkeras.applications.vgg19importpreprocess_inputD.fromkeras.preprocessingimportimage12.关于TF-IDF算法说法不正确的是（）。A.TF算法和IDF算法可以单独使用B.IDF的大小与词语的常见程度成正比C.TF算法权衡词出现的频率，不考虑词语对文档的区分能力D.TF-IDF算法，从词频、逆文档频率两个角度对词语的重要性进行衡量13.基于机器学习的情感分析方法本质是一个分类问题，该方法使用的经典分类模型不包括（）。A.支持向量机B.朴素贝叶斯C.卡尔曼滤波D.最大熵模型14.下面不属于基于插值的超分辨率重建方法步骤的是（）A.图像重建B.上采样C.图像配准D.图像池化15.场景文字识别相比于普通文字识别的不同，描述错误的是（）A.文本行可能有横向、竖向、弯曲、旋转、扭曲等式样B.图像中的文字区域还可能会产生变形(透视、仿射变换)、残缺、模糊等现象C.场景图像中的文字内容与普通文字识别的文字内容相同D.自然场景图像的背景极其多样得分阅卷人二、判断题（对的打‘√’，错的打‘得分阅卷人1.通过对图像轮廓的操作，就能获取目标图像的大小、位置、方向等信息。（）2.迁移学习是一种机器学习方法，就是把为任务A开发的模型作为初始点，重新使用在为任务B开发模型的过程中。（）3.通用目标检测可以检测图像中多个类别的目标。（）4.检测单张图像所用的时间越长越好，检测更精确。（）5.人脸识别完全可以用图像识别的方法不需要更精确的预处理过程。（）6.单样本图像增强主要有几何操作、颜色变换、随机擦除、添加噪声等方法。（）7.实例感知语义分割（instanceawaresemanticsegmentation）是标准语义分割或全像素语义分割的子类型，它将每个像素分类为属于应用类以及该类的实体ID。（）8.图像像素数目越多，像素点越大，图像越清晰、逼真，自然（）9.原始图像与其评估版本(噪声强度)之间图像(信号强度)可能的最大像素值与最大均方误差(MSE)的对数比率，PSNR值越小，重建效果越好。（）10.在迁移学习中，任务需要重新开始建立模型，不可以重用之前的模型。（）得分阅卷人三、填空得分阅卷人1．线段的绘制是使用方法、圆形的绘制使用方法。2.卷积网络的核心是：_________和___________、___________。3.传统算法对于目标检测通常分为3个阶段：、和。4.卷积操作使得 之间存在有位置上的连接关系。5.多图像超分辨率重建算法根据重建过程所在域不同可分为_______和_________。6.基于的超分辨率重建，从图像的降质退化模型出发，假定高分辨率图像是经过了适当的运动变换、模糊及噪声才得到低分辨率图像。7.SRGAN网络结构模型是由两个网络组成的深层次神经网络结构，将一个网络与另一个网络相互对立。一个神经网络称为_________，另一个神经网络称为__________。8.文字识别可根据待识别的文字特点采用不同的识别方法，一般分为_________和__________。9.不定长文字识别的常用方法：、CRNN、chineseocr。10.sigmoid神经网络层输出0和1之间的数字，这个数字代表每个组件有多少比率的信息可以通过，表示不通过任何信息，______表示全部通过。11.OpenCV中显示完成后，需调用释放窗口占用的资源的方法_________。12.绘制直方图的两种方式分别为______、_________。13.图像滤波的两个目的是________（抽出对象的特征作为图像识别的特征模式）和___________（为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声）。得分阅卷人四、综合应用得分阅卷人编写代码实现加载cifar10数据并对数据进行标准化。得分阅得分阅卷人先将图像标准化到[0,1]范围内，接着图片规范成(128,128)大小的，以匹配神经网络的输入。得分阅卷人六、综合应用题三得分阅卷人请写出如何构造低分辨率图像的主要程序代码。《Python文本与语音应用设计》期末考试试题A卷答题纸适用班级：人工智能2001/2002专业：人工智能技术服务得分阅卷人