2021年初级模拟题(理论2)【答案及解析】

编辑者:欧新宇
最后修订:2021年12月30日
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1. [判断题] 在多目标检测中,目标检测模型可以将相应目标位置找出并对包围盒进行标注,但无法判断出目标的类别()。
A. 正确
B. 错误

答案及解析:B
目标检测(Detection)包含两个输出分支,其中一个分支为回归分支,用于获取目标的定位信息;另外一个分支通常是分类分支,用于获取目标的类别。


2. [单选题] 计算机视觉应用开发流程包含业务需求分析、数据准备、模型开发、业务集成。其中数据准备的流程是:()。
A. 数据标注、数据预处理、数据采集
B. 数据采集、数据预处理、数据标注
C. 数据采集、数据标注、数据预处理
D. 数据预处理、数据采集、数据标注

答案及解析:B


3. [单选题] 所谓目标检测任务,即定位出这个目标的位置并知道目标是什么,我们通常会将目标检测分为()两个子任务。
A. 分类与标注
B. 分类与识别
C. 检测与标注
D. 检测与识别

答案及解析:D
目标检测(Detection)包含两个输出分支,其中一个分支为回归分支,用于获取目标的定位信息;另外一个分支通常是分类分支,用于获取目标的类别。


4. [单选题] 在一堆有关动物的图片中,需要选择出所包含狗的图片,并框选出狗在图片中的位置,这类问题属于()。
A. 图像分割
B. 图像检测
C. 图像分类
D. 图像问答

答案及解析:B
选项A,图像分割实现对每个像素的类别识别;选项B,图像检测实现对特定目标的识别和定位;选项C,图像分类实现对整幅图像的类别识别;选项D,通过对图像进行提问,模型可以自动实现针对图像的内容进行应答。


5. [单选题] 在使用修图软件是,自动抠图使用的是计算机视觉的哪一种技术?
A. 图像分类
B. 目标检测
C. 图像分割
D. 声纹识别

答案及解析:C
自动扣图需要对图像的每一个像素进行识别,这种技术与计算机视觉的图像分割一致。


6. [判断题] OpenCV库常用于图像处理,通过OpenCV读取图片至变量img后,使用img.size函数是设置图像的形状。
A. 正确
D. 错误

答案及解析:B
函数 img.size() 用于实现获取图像的像素总数。


7. [单选题] 假设我们已经使用语句 import numpy as np 来引入numpy库,np.full(shape, init_data) 函数可以生成初始化为指定值的数组,至少要传入()个参数。
A. 0
B. 1
C. 2
D. 3

答案及解析:C
该函数的完整形式为 np.full(shape, fill_value),用于生成指定形状的矩阵,同时使用fill_value 属性来填满该数组,fill_value 的值可以是数值型,也可以是字符串型。


8. [单选题] 假设我们已经使用语句 import numpy as np 引入numpy库,np.logspace(start, end, count, base) 用于生成()数列。
A. 随机
B. 等差
C. 等比
D. 非

答案及解析:C
函数的完整形式为:np.logspace(start=开始值,stop=结束值,num=元素个数,base=指定对数的底, endpoint=是否包含结束值)


9. 假设我们已经使用语句 import numpy as np 引入numpy库,那么函数np.linspace(start, end, count, endpoint=True) 可以生成一个()数列。
A. 随机
B. 等差
C. 等比
D. 非

答案及解析:B
本题函数的完整形式为:np.linspace(start=开始值, end=结束点, count=生成样本的个数, endpoint=True|False) 。其中,endpoint为True则包含stop;为False则不包含stop


10. [单选题] OpenCV中的HighGUI类函数接口的主要作用是()。
A. 包含了OpenCV的基本结构以及相关的基本运算
B. 提供用户界面和文件读写的基本函数
C. 图像处理模块,包含和图像相关的基础和衍生的高级功能
D. 提供图像的维度运算

答案及解析:B
HighGUI 是opencv中的图形化(GUI)组件,该组件可以实现一些简易的、可视化的图像交互操作,包括打开窗口,显示图像,读出或者写入图像相关的文件(包含图像与视屏),处理简单的鼠标,光标和键盘事件。也可以使用HighGui创建其他一些很有用的控件,如滑动条,并把它加入窗口。


11. [单选题] 通过OpenCV的 cv2.imread() 函数读取指定图片,若要指明OpenCV以灰度图模式读入图像,可以使用下面的()参数。

A. cv2.IMREAD_GRAY
B. cv2.IMREAD_GRAYPIC
C. cv2.IMREAD_GRAYSCALE
D. cv2.IMREAD_GRAYNUMPY

答案及解析:C
选项C为正确答案,其完整形式为:img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE),其简化形式为 img = cv2.imread(path, 0)


12. [单选题] 通过OpenCV读取图片至变量img后,通过OpenCV中的img.size函数,我们可以得到图像的()。
A. 色彩空间
B. 通道数目
C. 数据类型
D. 图像元素个数

答案及解析:D


13. [单选题] OpenCV是一种开放源代码的()库。
A. 计算机视觉
B. 自然语言处理
C. 深度学习
D. 数据挖掘

答案及解析:A
OpenCV是一个基于Apache2.0许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。


14. [单选题] OpenCV库常用于图像处理,在OpenCV中将图像文件与相同大小的正常矩阵相加,会产生一下哪种效果?
A. 图像对比度增加
B. 图像对比度降低
C. 图像亮度增加
D. 图像亮度降低

答案及解析:C
对图像矩阵进行 + 运算,会增加图像的亮度,但注意超过像素值上限的值会导致像素过曝。因此,在实际使用过程中,应该限制加和的上限值不超过255。


15. [单选题] OpenCV库常用于图像处理,现通过OpenCV读取图片至变量img,再通过函数()可以得到图像的数据类型信息。
A. img.size
B. img.shape
C. img.data
D. img.dtype

答案及解析:C
选项A,属性 img.size 用于获取图像的所包含的像素总数,N=H×W×C;选项B,属性 img.shape 可以获取图像的形态;选项C,属性 img.data 可以获取图像所存储的内存空间的位置;选项D,属性 img.dtype 可以获取图像的数据类型。


16. [单选题] OpenCV库常用于图像处理,OpenCV的imwrite函数的作用是()。
A. 写出图像信息
B. 将图像写成文件
C. 将图像写成字符串
D. 将图像展示着在屏幕上

答案及解析:B
import cv2; cv.imwrite(path, img) 用于将图像 img 写入到硬盘的路径 path 中。


17. [判断题] 当网页采取了反爬机制,就一定不能对网页进行爬取。
A. 正确
B. 错误

答案及解析:B


18. [判断题] readline() 是python的内置函数,使用 readline() 方法可以一行一行地读取文件中的数据。
A. 正确
B. 错误

答案及解析:A
python的文件读取主要包含三种方法:


19. [单选题] 如果现在需要搭建一个可以识别多种物体的图像识别系统,那么下列选项中最可能需要的数据集是()。
A. MNIST
B. MS-COCO
C. PASCAL VOC
D. ImageNet

答案及解析:D


20. [单选题] 下列哪个选项不属于图像的主要参数?
A. 分辨率
B. 图像颜色
C. 颜色深度
D. 图像大小

答案及解析:D
图像大小主要和图像的格式有关,但并不是图像内容和清晰度的主要参数。


21. [单选题] 图像的压缩分为有损和无损两种方式,下列说法错误的是()。
A. 有损压缩方法,尤其是在低的位速条件下将会带来压缩失真
B. 医疗图像或者用于存档的扫描图像等这些有价值的内容的压缩尽量选择无损压缩方法
C. 有损方法不适合于自然图像
D. 通常经过无损压缩以后的数据进行图像复原,重建的图像与原始图像完全相同

答案及解析:C
一般来说,只要视觉上不失真,或者没有特殊需求,对于自然图像是允许进行一定的有损压缩的。


22. [单选题] 使用python的内置函数对文件进行操作时,下列说法正确的是()。
A. 打开一个文件,如没有进行读写操作,就不需要执行文件关闭
B. 运行 file.close() 即可关闭文件
C. file.write() 可以向文件写入字符串列表
D. file.readlines() 会返回一个集合

答案及解析:B
选项A,对于文件的操作,无论是否进行读写操作,只要文件打开了就会占用一定的内存空间; 选项B,正确; 选项C,file.write() 只能向文件写入字符串,不能写入列表; 选项D,file.readlines() 的返回值是一个字符串,而不是集合


23. [单选题] 使用python的内置函数对文件进行操作时,用以下哪一个方法打开文件表示追加?
A. r
B. w
C. a
D. w+

答案及解析:C
选项A,以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。 选项B,打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件,并从开头开始编辑;如果该文件不存在,创建新文件。 选项C,打开一个文件用于追加。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾,新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在,创建新文件进行写入。 选项D,打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件,并从开头开始编辑;如果该文件不存在,创建新文件。


24. [单选题] 已知一文件夹内存放着多张jpg图片,文件夹的路径存放在变量path中,下述各选项中,可以将在路径path下的所有以jpg结尾的文件名存入列表list的是()。
A. list = [x for x in os.getcwd(path) if x.endswith(".jpg")]
B. list = [x for x in os.listdir(path) if x.endswith(".jpg")]
C. list = [x for x in os.getcwd(path) if x.endswith(".png")]
D. list = [x for x in os.listdir(path) if x.endswith(".png")]

答案及解析:B
os.listdir(path) 用于获取路径path下的所有文件,obj.endswith('.jpg') 用于标识出该路径下的所有 .jpg 文件。


25. [单选题] 开放图像数据集为我们带来了极大的便利,下列关于图像数据集说法错误的是()
A. CIFAR-10图像的识别难度笔MNIST高很多
B. CIFAR-10有60000个32×32的彩色图像
C. Cityscapes数据集里包含21841个类别
D. PascalVOC是目标检测数据集

答案及解析:C
选项C中的Cityscape数据集是一个大规模高、分辨率的场景理解数据集,它包含50个城市的5000幅高分辨率图像,该数据集包含19个目标和主体类别,训练、验证和测试集图像分别为2975, 500, 1525。


26. [单选题] 下列关于MNIST数据集的说法正确的是()。
A. MNIST数据集的数据都是32×32的彩色图像
B. 每张图像都进行了边框标注
C. 该数据集全是关于手写数字的图像
D. 该数据集是用于研究自动驾驶环境下的语义分割数据集

答案及解析:C
选项A,MNIST数据集都是32×32的灰度图像; 选项B,每张图像都进行了分类标注,只有面向检测任务的数据集才需要进行边框标注; 选项C,正确; 选项D,该数据集是一个手写数字识别数据集,不包含自动驾驶信息,也不包含语义分割信息。


27. [单选题] 对HTML文本中 <html>...</html> 的说法正确的是()。
A. 标识文本的标题
B. 页面包含的所有内容都在这两个标签之间
C. 表示网页的题头部分
D. 表示网页的正文部分

答案及解析:B
选项A,不存在该类特殊标签; 选项B,正确; 选项C,题头部分的标签为...; 选项D,正文部分的标签为...。


28. [单选题] requests库相比于urllib库,有点主要是()。
A. 是python的内置Http请求库,无需安装
B. 爬虫过程更简单方便
C. 可以对Http响应的原始数据进行分析、清洗以及提取所需要的数据
D. 可以查看网页的robot.txt文件

答案及解析:B
在进行Python爬虫时,需要模拟网络发起请求,主要用到的库包括requests和urllib。其中urllib库是python的内置库,而requests是对urllib的二次封装,可以实现更简便的请求发起,例如requests可以直接构建常用的get和post请求,而且urllib需要先构建请求再发起请求。


29. [单选题] 图像标注质量的好坏对机器识别的精准度有较大的影响,因此所有标注工作的质量要求都是像素级别的。
A. 正确
B. 错误

答案及解析:B
图像标注的维度需要根据任务来进行划分,例如分类任务只需要分类标注,检测任务需要标框标注。此外,对于不同的应用场景也有不同的要求,例如医疗图像、工业质检对标注的准确度要求较高,而人脸识别等偏娱乐性质的应用标注要求较低。


30. [单选题] 数据标注质量的好坏往往对机器识别的精确度影响较大。在进行区域标注时,像素点与边缘像素点的误差应在()个像素以内,同时还需要特别注意检验()。
A. 1 转折拐角
B. 2 转折拐角
C. 1 线的平滑程度
D. 2 线的平滑程度

答案及解析:A
一般来说,对于边框标注,需要对标注物最边缘像素进行判断,然后检验标框四周边框是否与标注物最边缘像素点误差是否在1像素以内;对于区域标注,需要对每个边缘像素都进行检验,且要求区域标注像素点与边缘像素的误差在1像素以内,此外,还需要注意检验转折拐角。


31. [多选题] 关于高性能、高精度和AutoDL Transfer三种算法模式,以下说法正确的是()。
A. 高性能算法的优势是准确率更高
B. 高精度算法适合较大的数据集
C. 高性能训练耗时短,模型预测速度快
D. AutoDL Transfer算法更适用于细分类场景

答案及解析:CD
高性能、高精度和AutoDL Transfer是百度EasyDL产品的三种运行机制,其中高性能模式关注的是训练过程的效率,适合通用算法;高精度模式关注算法的精度;而AutoDL Transfer 是百度AutoDL技术之一,结合了模型网络结构搜索、迁移学习技术、并针对用户数据进行自动优化。与通用算法相比,训练时间较长,但更适用于细粒度识别场景。例如,通用算法可以用于区分不同的动物,而需要区分不同种类的狗,则AutoDL效果更好。


32. [多选题] 使用EasyDL上传图像数据集时,关于图片限制,下列说法正确的是()。
A. 图片类型只能是 jpg/png/jpeg 中的一种
B. 图像大小可以在14M以内
C. 上传图片总量不做限制
D. 图片长宽比应在3:1以内

答案及解析:BD
EasyDL目前支持图片类型为jpg, png, bmp, jpeg,图片大小限制在14M以内;图片长宽比在3:1以内,其中最长边小于4096px,最短边大于30px;图片数据集大小限制为10万张图片。


33. [多选题] HSV是一种将RGB色彩空间中的点在倒圆锥体中的表示方法。HSV色彩空间的三个坐标分别为()。
A. 色相
B. 饱和度
C. 明度
D. 亮度

答案及解析:ABD
HSV是一种将RGB色彩空间中的点在倒圆锥体中的表示方法。HSV即色相(Hue)、饱和度(Saturation)、亮度(Value)。


34. [多选题] RGB颜色空间以三种基本色为基础,进行不同程度的融合,产生丰富而广泛的颜色,RGB色彩空间的三个基本原色是()。
A. 红
B. 绿
C. 黄
D. 蓝

答案及解析:ABD
在RGB色彩空间中,三原色RGB分别是Red红色,Green绿色,Blue蓝色。


35. [多选题] OpenCV库常用于图像处理,现通过OpenCV读取图片至变量 img,执行 img.shape 函数后返回的结果是 (300, 600, 3),我们能够得知()。
A. 图像的形状为(300, 600)
B. 图像的通道数为3
C. 图像的行数为300
D. 图像的列数为300

答案及解析:ABC
OpenCV使用numpy数组进行数据存储,对于图像而言,其形态为HWC (Height, Width, Channel)。


36. [多选题] 根据图片对以下说法进行判断,正确的是()。

A. 图中采用的标注方式为标框标注
B. 当前标法的物体是person
C. 标注时需要检验标框的四周边框时否与标注物最边缘像素点误差在2个像素以内
D. 这个标注任务主要是标注行人

答案及解析:ABD
标框标注需要对标注物最边缘像素进行判断,然后检验标框四周边框是否与标注物最边缘像素点误差是否在1像素以内。


37. [多选题] 数据作为人工智能这艘火箭的燃料,可以通过以下哪些途径获取?()
A. 自己拍照
B. 下载开放图像数据集
C. 爬取网络图片
D. 3D建模

答案及解析:ABC


38. [多选题] Pandas库的两个主要数据结构分别为: Series和DataFrame,其中DataFrame的组成部分包括()。
A. 行名(index)
B. 列名(columns)
C. 数据(values)
D. 坐标轴(axis)

答案及解析:ABC
DataFrame的构造方法为:pandas.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy),其中:


39. [多选题] 机器学习算法需要对视频进行异常行为检测、目标追踪、行为分析、视频主题归类等。这些任务都需要首先完成视频数据集的标注工作。以下关于视频标注说法正确的是()。
A. 对视频进行标注包含视频分类标注及连续帧标注
B. 视频连续帧标注是对视频进行分帧,再对每一帧的图像进行目标检测,完成目标跟踪。
C. 视频标注通常先对对图像进行标注,再通过分帧的方式完成视频连续帧标注。
D. 视频标注通常先对视频进行分帧,再通过图像标注的方式完成视频连续帧的标注。

答案及解析:ABD


40. [单选题] 常见的图像数据标注形式包含分类标注、标框标注、区域标注、描点标注等。如下图所采用的标注方式是哪一种?

A. 分类标注
B. 标框标注
C. 区域标注
D. 描点标注

答案及解析:B
选项A分类标注实现对样本属于的类别进行标识,通常用于实现分类任务;选项B标框标注,实现对局部规则或多边形区域进行定位和标注,通常用于实现目标检测任务;选项C区域标注一般用于实现不规则区域的标注,主要应用在图像分割领域;选项D描点标注用于生成关键点,用于处理人脸对齐、行为识别等任务。


41. [单选题] 下面两张图片之间最可能进行了cv2库中的哪种变换?()。

A. 直方图均衡化
B. 翻转
C. 绘制直线
D. 减低亮度

答案及解析:A