2021年中级模拟题(理论2)

编辑者:欧新宇
最后修订:2021年12月15日
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1. [单选题] 对于角度不合适的图像,经常需要在预处理中进行几何变换,如下从左图到右图的变换方式传称之为()。

A. 翻转变换
B. 平移变换
C. 仿射变换
D. 透视变换


2. [单选题] 图像阈值变换可以完成图像二值化处理。想达到下图二值化效果,可能使用的代码是()。

A. ret, thresh1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
B. ret, thresh1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
C. ret, thresh1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC)
D. ret, thresh1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)


3. [单选题] 图像的阈值处理中,通常需要自行选择分割阈值的具体数值。下列()方法可以根据图像自行给出最佳的分割阈值。
A. 自适应阈值的方法
B. OTSU
C. 平均阈值方法
D. 等差阈值方法


4. [单选题] 二值化图像经常可以作为图像处理中的掩模,用来获取图像中的ROI区域。例如,当前掩模mask对应于图像的前景,如果希望获取图像背景的掩模,应该采用下面哪个操作()。
A. mask_inv = cv.bitwise_and(mask)
B. mask_inv = cv.bitwise_or(mask)
C. mask_int = cv.bitwise_not(mask)
D. mask_int = cv.bitwise_xor(mask)


5. [单选题] 图像的形态学操作,通常可以用来调整二值化图像的背景噪声。如下图中的处理效果,是采用()代码完成。

A. result = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
B. result = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
C. result = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)
D. result = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)


6. [单选题] 通过对同一图像产生不同分辨率的子图,可以获得图像金字塔。如果对图像img,需要产生其原图1/4的分辨率子图,正确的代码是()。
A. img2 = cv2.pyrUp(img)
B. img2 = cv2.pyrDown(img)
C. img2 = cv2.pyrUp(img, 2)
D. img2 = cv2.pyrDown(img, 2)


7. [单选题] 如果希望提取图片中某一种或几种特定颜色的物体的轮廓,而不提取其他颜色物体的轮廓,()传统图像方法最合适。
A. 直接使用OpenCV库中的findContours方法就可以
B. 使用形态学的方法计算膨胀图像和腐蚀图像的插值
C. 使用色彩通道的直方图均衡化后,再查找轮廓
D. 转换成HSV色彩空间并进行直方图反向投影


8. [单选题] OpenCV库中提供了查找轮廓的函数,可以通过不同的参数设置轮廓检索模式。如下是原图,二值化后的图像和轮廓效果图,可能采用的查找轮廓的代码是()。

A. cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
B. cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
C. cv2.findContours(binary, cv2.RETR_CCOMP, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
D. cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)


9. [单选题] 查找图像的轮廓后,可以采用多种方式判断轮廓的特性,便于选择合适的部分。如果cnt是一个矩形轮廓,想要计算其周长,以下代码正确的是()。
A. cv2.arcLength(cnt, True)
B. cv2.arcLength(cnt, False)
C. cv2.boundingRect(cnt, True)
D. cv2.boundingRect(cnt, False)


10. [单选题] 查找到图像的轮廓后,经常需要获取其边界矩形。如需获取如下图的边界矩形的效果,以下代码正确的是()。

A. cv2.minAreaRect(cnt)
B. cv2.minEnclosingRect(cnt)
C. cv2.boundingRect(cnt)
D. cv2.Rect(cnt)


11. [单选题] OpenCV库种提供了读取视频的类VideoCapture,可以读取视频的各种参数。如果要读取视频的帧率,应该使用()代码。
A. cv2.VideoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
B. cv2.VideoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
C. cv2.VideoCapture.get(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC)
D. cv2.VideoCapture.get(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES)


12. [单选题] 如果要读取视频 car.mp4 的第一帧,下面代码正确的是()。
A. cap = cv2.Capture('car.mp4'); ret, frame = cap.readframe()
B. cap = cv2.VideoCapture('car.mp4'); ret, frame = cap.read()
C. cap = cv2.Capture('car.mp4'); ret, frame = cap.read()
D. cap = cv2.VideoCapture('car.mp4'); ret, frame = cap.readframe()


13. [单选题] 一般来说,想要预测连续变量会使用下列()方法。
A. 逻辑回归
B. 线性回归
C. 聚类
D. 以上都行


14. [单选题] A为原始标注区域面积,B为模型预测框面积,两者重合部分面积为C。 下列()正确计算了IOU的值。

A. C/A
B. (B-C)/B
C. C/(A+B-C)
D. (B-C)/(A+B)


15. [单选题] 对于图像分类问题,()模型预期表现更好?
A. 感知机
B. 多层感知机
C. 卷积神经网络
D. 循环神经网络


16. [单选题] 感知机执行时有如下任务:(1)初始化权重;(2)更新权重;(3)传入数据,得到输出;(4)重复迭代;(5)计算预测值与真实值误差。正确的执行顺序是()。
A. 1,3,5,2,4
B. 3,1,5,2,4
C. 1,3,2,5,4
D. 1,3,5,2,4


17. [单选题] 对于一个神经网络模型,规定它的输出为28×28的RGB图像,输入张量形状为[8,3,28,28],这里8表示()。
A. batch_size
B. channel
C. height
D. epoch


18. [单选题] 下列()为分类问题常用的损失函数。
A. 均方误差
B. 交叉熵损失函数
C. 平方误差
D. L2损失函数


19. [单选题] 下列()图描述了过拟合现象。

答案及解析:B
选线A和D都属于欠拟合,选项B属于过拟合,选项C属于正常拟合


20. [单选题] 下列关于模型结束训练描述正确的是()。
A. 当错误率小于0.01时可以停止训练
B. 需要等待所有轮次训练完成才可以结束训练
C. 当训练集损失仍在下降时不应该结束训练
D. 当验证集损失停止下降时应该结束训练


21. [单选题] 池化层通常用来()。
A. 压缩图像
B. 提取图像特征
C. 将多维数据一维化
D. 连接卷积层与全连接层


22. [单选题] OCR文字识别应用的后台一般使用的算法是()。。
A. 随机森林
B. 逻辑回归
C. 支持向量机
D. 神经网络


23. [单选题] 百度AI开放平台接入流程中,在成功登录平台后,需要创建()之后才可以调用AI服务。
A. 服务
B. 接口
C. 身份
D. 应用


24. [单选题] 如果要使用百度AI开放平台提供的Python SDK,需要执行 pip install () 进行安装。
A. baidu-client
B. baidu-aip
C. baidu-sdk
D. baidu-python


25. [单选题] 在通过手机进行人脸认证的时候,经常需要用户完成眨眼、转头等操作。这是采用了()技术。
A.人脸检测
B. 人脸分析
C. 人脸语义分析
D. 活体检测


26. [单选题] 手机上广泛使用的手写输入技术,主要用到了()。
A. 光学字符识别技术
B. 手写文字识别技术
C. 语音识别技术
D. 机器翻译技术


27. [单选题] 在使用百度商品图片检索时,不需要我们执行的操作有()。
A. 上传自己的图片库
B. 为每个图片生成特征
C. 管理自己的图片库
D. 检索图片


28. [单选题] 利用树莓派摄像头采集大量商场环境图片,然后数据上传到云端进行数据处理再训练模型,再将模型导入到树莓派进行基于摄像头捕捉图片的人形检测。这样的边云协同属于下列()类型。
A. 边缘收集数据、云端训练+推理
B. 边缘收集数据+推理、云端训练
C. 边缘收集数据+推理,分布式边缘训练
D. 边缘在线学习+推理


29. [单选题] Paddle Lite是百度飞桨基于Paddle Mobile全新升级退出的端侧推理引擎,定位支持包括手机移动端在内更多场景的高效预测。关于其特点,下面说法错误的是()。
A. 轻量级:执行阶段和计算优化阶段实现良好解耦拆分,移动端可以直接部署执行,无任何第三方依赖
B. 高性能:极致的ARM CPU性能优化,能最大提供模型训练性能
C. 软硬件兼容:广泛的边缘设备硬件支持,广泛的模型支持能力
D. 框架兼容:PaddlePaddle无缝对接,对其他训练框架也提供兼容支持


30. [单选题] 树莓派(Raspberry Pi)是可以运行Linux系统的电脑,是英国树莓派基金会所开发,其主要特点为机身小巧和价格低廉,一经推出便收到各种计算机爱好者、开发者的喜爱。其处理器(CPU)使用的是(ARM)架构。
A. x86
B. EPIC
C. ARM
D. POWER


31. [单选题] 中值滤波是一种边缘增强算子。
A. 正确
B. 错误


32. [单选题] 结构元素S在区域X内移动时其原点位置的集合就是S对X的腐蚀。
A. 正确
B. 错误


33. [单选题] 根据已标注样本对剩余样本进行预测可以视作监督学习。
A. 正确
B. 错误


34. [单选题] 人脸识别技术不能检测出用户的年龄。
A. 正确
B. 错误


35. [多选题] Paddle Lite 是百度飞桨基于Paddle Mobile全新升级退出的端侧推理引擎,定位支持包括手机移动端在内更多场景的轻量化高校预测。其具有轻量级、高性能、通用性等特点。
A. 正确
B. 错误


36. [多选题] 关于HSV颜色空间,下列说法中正确的是()。
A. H 表示色调,在OpenCV中的取值范围是0-255
B. S 表示饱和度,表示颜色接近光谱色的程度,值越大,颜色越饱和
C. V 表示明度,在OpenCV种取值范围是0-255,其中0表示黑色,255表示白色
D. HSV颜色模型是面向用户的,经常应用在提取图片某种颜色的场景


37. [多选题] 遥感采集的图像通常存在较多的噪声,可以用图像平滑的方式来去除。以下算法中能够平滑图像的是()。
A. 中值滤波
B. 梯度锐化
C. 直方图均衡
D. 高斯滤波


38. [多选题] 图像处理中经常使用图像形态学操作,关于形态学操作说法正确的是()。
A. 开运算是先对图像进行腐蚀,然后再进行膨胀
B. 闭运算是先对图像进行膨胀,然后再进行腐蚀
C. 黑帽运算是原始图像减去图像开运算的结果
D. 顶帽运算时图像闭运算操作减去原始图像的结果


39. [多选题] 对图像进行形态学操作时,通常需要制定一定形状的核。如果需要3行5列的矩形核,以下代码正确的是()。
A. kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,5))
B. kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5,3))
C. kernel = np.ones((3,5), dtype=np.uint8)
D. kernel = np.zeros((3,5), dtype=np.uint8)


40. [多选题] 关于图像阈值说法正确的有()。
A. 阈值处理就是选取一个全局阈值,然后将图像的前景与背景分离
B. 设置阈值参数T将图像分割成两部分,大于T的像素群设置为255,小于T的像素群设置为0,这种形式称为图像的二值化处理。
C. 阈值采用127即可满足要求
D. 阈值选择采用Otsu算法可以自主选择合理的阈值


41. [多选题] Canny边缘检测是一种非常常见的边缘检测方法,可以获得较好的边缘检测效果。如下图,直接对原图使用Canny边缘检测的效果图是1,如果想获得类似图2的边缘检测效果,可以采取的方法是()。

A. 对原图先做滤波平滑处理
B. 对原图先做锐化处理
C. 调高canny的高阈值
D. 调低canny的高阈值


42. [多选题] 以下()为常见的优化方法。
A. SGD
B. Adam
C. Xgboost
D. Momentum


43. [多选题] 下列有关卷积层说法正确的是()。
A. 卷积核必须为 n×n 形式,长宽相同
B. 卷积后得到的特征图可以和原图尺寸一致
C. 1×1 卷积核常用来降维,无法对原图提取特征
D. 在卷积层种可以加入激活函数


44. [多选题] 下列属于常见的深度学习框架的是()。
A. TensorFlow
B. PaddlePaddle
C. Pytorch
D. OpenCV


45. [多选题] AI模型在工程项目中,选择部署方式非常重要,通常可以选择在公有云上部署和本地服务器部署,下面关于本地服务器部署说法正确的是()。
A. 可弹性伸缩,支持业务的规模化发展
B. 在内外/无网环境下使用模型,确保数据隐私
C. 预测速度快
D. 预测稳定,不受网络环境影响


46. [多选题] 下面()场景下适合使用私有化AI部署产品。
A. 专有网络环境下本地化部署的需求,需要将AI产品部署在企业本地服务器上
B. 对数据安全性要求高,数据无需上传至第三方服务器或云端,私密数据的安全性更有保障
C. 在本地局域网进行数据交互请求的处理
D. 稳定承载高并发请求,可弹性伸缩,支持业务的规模化发展


47. [多选题] OCR是人工智能技术之一,能让"计算机"和"人"一样,看图识字。下面关于ORC应用场景描述正确的是()。
A. 可以使用OCR能力进行题目识别,题目输入,题目搜索等操作
B. 能够识别驾驶证、行驶证、车牌等证照,提高用户输入效率,增强用户体验
C. 可以进行财务年报、财务报表、各种合同等文档识别操作
D. 可以帮助用户识别视频字墓,视频新闻标题等文字信息,帮助客户进行视频标识,视频建档


48. [单选题] 人脸识别技术可以用在以下()场景。
A. 银行叫号取号
B. 交管局出入大厅
C. 会议签到
D. ATM转账汇款


49. [多选题] 图像识别技术可以使用在多种场景,下面()属于图像识别的应用。
A. 手机拍照,识别花草植物
B. 相册整理,识别主要人物
C. 自动驾驶,识别行人和车辆
D. 反黄,识别网络违规图片


50. [多选题] AI模型通常可以选择在公有云上部署,下面关于公有云服务器部署优势的是()。
A. 将 Web 页面的模型内容存储在专用服务器中,能够提高页面加载速度
B. 减少开发模型成本,缩短业务周期
C. Web 服务模型接口丰富,能够实现异构平台间交互
D. Web 服务模型稳定,不受网络环境影响