下載本文檔
版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
站名:站名:年級(jí)專(zhuān)業(yè):姓名:學(xué)號(hào):凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者,成績(jī)按零分記?!堋狻€(xiàn)…………第1頁(yè),共1頁(yè)青島農(nóng)業(yè)大學(xué)海都學(xué)院
《室內(nèi)專(zhuān)題項(xiàng)目人文性展覽空間設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題2分,共40分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的視覺(jué)注意力機(jī)制用于聚焦圖像中的重要區(qū)域。以下關(guān)于視覺(jué)注意力機(jī)制的說(shuō)法,不正確的是()A.視覺(jué)注意力機(jī)制可以根據(jù)圖像的特征和任務(wù)需求動(dòng)態(tài)地選擇關(guān)注的區(qū)域B.注意力機(jī)制能夠提高模型的效率和性能,減少對(duì)無(wú)關(guān)信息的處理C.視覺(jué)注意力機(jī)制在圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)和圖像生成等任務(wù)中得到了廣泛應(yīng)用D.視覺(jué)注意力機(jī)制的引入會(huì)增加模型的復(fù)雜度和計(jì)算量,降低模型的訓(xùn)練速度2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的特征提取是非常關(guān)鍵的一步。以下關(guān)于特征提取方法的描述,不準(zhǔn)確的是()A.傳統(tǒng)的特征提取方法如SIFT(尺度不變特征變換)和HOG(方向梯度直方圖)在特定場(chǎng)景下仍然有效B.深度學(xué)習(xí)中的自動(dòng)特征提取能夠?qū)W習(xí)到更具代表性和魯棒性的特征C.特征提取的好壞直接影響后續(xù)的圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)等任務(wù)的性能D.特征提取只關(guān)注圖像的局部信息,而忽略了全局信息3、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像壓縮任務(wù)中,假設(shè)要在保證一定圖像質(zhì)量的前提下,盡可能減少圖像的數(shù)據(jù)量。以下哪種圖像壓縮方法可能更有效?()A.基于離散余弦變換(DCT)的壓縮算法,如JPEGB.無(wú)損壓縮方法,如PNGC.不進(jìn)行任何壓縮,直接存儲(chǔ)原始圖像D.隨機(jī)刪除圖像中的部分像素4、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)正在道路上行駛,需要識(shí)別各種交通標(biāo)志、車(chē)輛和行人。以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中計(jì)算機(jī)視覺(jué)的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.計(jì)算機(jī)視覺(jué)可以通過(guò)攝像頭實(shí)時(shí)獲取道路信息,為車(chē)輛的決策和控制提供依據(jù)B.它能夠準(zhǔn)確識(shí)別不同光照和天氣條件下的交通對(duì)象,不受任何干擾C.深度學(xué)習(xí)算法在自動(dòng)駕駛的計(jì)算機(jī)視覺(jué)中被廣泛應(yīng)用,用于目標(biāo)檢測(cè)和語(yǔ)義分割D.計(jì)算機(jī)視覺(jué)需要與其他傳感器(如雷達(dá)、激光雷達(dá))的數(shù)據(jù)融合,以提高感知的可靠性5、圖像增強(qiáng)是為了改善圖像的質(zhì)量和視覺(jué)效果。假設(shè)我們有一張由于光照不足而顯得暗淡的圖像,需要對(duì)其進(jìn)行增強(qiáng)以突出細(xì)節(jié)。以下哪種圖像增強(qiáng)方法可以有效地提高圖像的對(duì)比度,同時(shí)避免過(guò)度增強(qiáng)導(dǎo)致的噪聲放大?()A.直方圖均衡化B.灰度變換C.銳化濾波D.中值濾波6、在進(jìn)行圖像配準(zhǔn)(ImageRegistration)時(shí),即對(duì)齊兩幅或多幅圖像,假設(shè)我們要將不同時(shí)間拍攝的同一地區(qū)的衛(wèi)星圖像進(jìn)行配準(zhǔn),由于地形變化和拍攝角度的差異,以下哪個(gè)因素可能對(duì)配準(zhǔn)精度產(chǎn)生最大影響?()A.圖像的分辨率B.選擇的特征點(diǎn)數(shù)量C.圖像的灰度值D.地理坐標(biāo)信息的準(zhǔn)確性7、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,以下哪種方法常用于圖像的顯著目標(biāo)檢測(cè)中的高層語(yǔ)義信息利用?()A.深度學(xué)習(xí)B.圖模型C.注意力機(jī)制D.以上都是8、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的無(wú)人駕駛領(lǐng)域,環(huán)境感知是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。假設(shè)要讓無(wú)人駕駛汽車(chē)準(zhǔn)確感知周?chē)牡缆窢顩r、車(chē)輛和行人,同時(shí)要應(yīng)對(duì)惡劣天氣和復(fù)雜交通場(chǎng)景。以下哪種環(huán)境感知技術(shù)在這種高要求的應(yīng)用中發(fā)揮著重要作用?()A.激光雷達(dá)感知B.攝像頭視覺(jué)感知C.毫米波雷達(dá)感知D.以上技術(shù)融合感知9、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的場(chǎng)景理解任務(wù)中,需要理解整個(gè)圖像的語(yǔ)義信息。假設(shè)要分析一張城市街道的圖像中包含的物體和它們之間的關(guān)系,以下關(guān)于場(chǎng)景理解方法的描述,正確的是:()A.單獨(dú)對(duì)圖像中的每個(gè)物體進(jìn)行識(shí)別和分類(lèi)就能實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景理解B.忽略圖像中的上下文信息和空間布局對(duì)場(chǎng)景理解沒(méi)有影響C.利用深度學(xué)習(xí)中的語(yǔ)義分割和圖模型可以更好地理解場(chǎng)景的結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義關(guān)系D.場(chǎng)景理解只適用于簡(jiǎn)單的室內(nèi)場(chǎng)景,對(duì)于復(fù)雜的戶(hù)外場(chǎng)景無(wú)法處理10、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像風(fēng)格遷移任務(wù)中,將一張圖像的風(fēng)格應(yīng)用到另一張圖像上。假設(shè)要將一幅油畫(huà)的風(fēng)格遷移到一張照片上,以下關(guān)于圖像風(fēng)格遷移方法的描述,正確的是:()A.基于手工特征提取和風(fēng)格轉(zhuǎn)換的方法能夠?qū)崿F(xiàn)自然逼真的風(fēng)格遷移B.深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)在風(fēng)格遷移中無(wú)法生成多樣化的風(fēng)格效果C.圖像的內(nèi)容和風(fēng)格可以完全獨(dú)立地進(jìn)行處理,互不影響D.考慮圖像的局部和全局特征以及語(yǔ)義信息能夠提升風(fēng)格遷移的質(zhì)量11、圖像去模糊是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一個(gè)難題。假設(shè)一張圖像由于相機(jī)抖動(dòng)而產(chǎn)生模糊,以下哪種去模糊方法可能需要對(duì)模糊核有較為準(zhǔn)確的估計(jì)?()A.基于深度學(xué)習(xí)的去模糊方法B.盲去卷積方法C.維納濾波去模糊方法D.均值濾波去模糊方法12、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的姿態(tài)估計(jì)是確定物體在三維空間中的位置和方向。假設(shè)要估計(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的姿態(tài),以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.基于視覺(jué)的姿態(tài)估計(jì)可以通過(guò)分析物體在圖像中的特征點(diǎn)來(lái)計(jì)算其姿態(tài)B.可以結(jié)合多個(gè)攝像頭的圖像信息,提高姿態(tài)估計(jì)的精度和魯棒性C.姿態(tài)估計(jì)通常需要先對(duì)物體進(jìn)行建模,然后通過(guò)匹配圖像和模型來(lái)確定姿態(tài)D.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果總是非常準(zhǔn)確,不受圖像噪聲、遮擋和物體形狀變化的影響13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的人臉識(shí)別任務(wù)中,假設(shè)要在一個(gè)大型數(shù)據(jù)庫(kù)中快速準(zhǔn)確地識(shí)別出特定人物的面部。數(shù)據(jù)庫(kù)中的人臉圖像可能存在表情、光照和姿態(tài)的變化。為了提高人臉識(shí)別的性能,以下哪種方法是常用且有效的?()A.提取人臉的全局特征,如整體形狀和輪廓B.僅關(guān)注人臉的局部特征,如眼睛和嘴巴C.使用多模態(tài)數(shù)據(jù),結(jié)合人臉的紋理和深度信息D.隨機(jī)選擇人臉特征進(jìn)行匹配14、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更多的數(shù)據(jù)和見(jiàn)解。假設(shè)要分析一場(chǎng)足球比賽中球員的跑動(dòng)軌跡和動(dòng)作。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在體育賽事中的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過(guò)對(duì)視頻的分析,自動(dòng)跟蹤球員的位置和運(yùn)動(dòng)軌跡B.能夠?qū)η騿T的動(dòng)作進(jìn)行分類(lèi),如傳球、射門(mén)和防守C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在體育賽事分析中的結(jié)果可以直接作為裁判的判罰依據(jù),無(wú)需人工復(fù)查D.可以結(jié)合多攝像頭的信息,獲取更全面和準(zhǔn)確的比賽數(shù)據(jù)15、對(duì)于圖像的超分辨率重建任務(wù),假設(shè)要將一張低分辨率的圖像恢復(fù)為高分辨率圖像,同時(shí)保留圖像的細(xì)節(jié)和清晰度。這張低分辨率圖像可能存在模糊和失真。以下哪種方法在處理這種情況時(shí)可能表現(xiàn)更好?()A.基于插值的方法,如雙線(xiàn)性插值和雙三次插值B.基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率重建模型,如SRCNNC.對(duì)低分辨率圖像進(jìn)行簡(jiǎn)單的銳化處理D.不進(jìn)行任何處理,直接使用低分辨率圖像16、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像檢索任務(wù)中,需要根據(jù)用戶(hù)提供的查詢(xún)圖像找到相似的圖像。假設(shè)我們有一個(gè)大型的圖像數(shù)據(jù)庫(kù),以下哪種圖像表示方法能夠提高圖像檢索的效率和準(zhǔn)確性?()A.基于全局特征的圖像表示B.基于局部特征的圖像表示C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像嵌入表示D.基于顏色直方圖的圖像表示17、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的場(chǎng)景理解是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要理解一個(gè)城市街道的場(chǎng)景圖像,包括道路、建筑物、車(chē)輛和行人等元素。以下關(guān)于場(chǎng)景理解方法的描述,正確的是:()A.基于語(yǔ)義分割的方法能夠?qū)D像中的每個(gè)像素分類(lèi)為不同的場(chǎng)景元素,但無(wú)法提供元素之間的關(guān)系B.目標(biāo)檢測(cè)結(jié)合語(yǔ)義分割可以實(shí)現(xiàn)對(duì)場(chǎng)景的初步理解,但對(duì)于復(fù)雜的場(chǎng)景結(jié)構(gòu)難以準(zhǔn)確描述C.基于圖模型的方法能夠很好地表示場(chǎng)景元素之間的關(guān)系,但建模過(guò)程復(fù)雜,計(jì)算量大D.場(chǎng)景理解只需要對(duì)圖像中的可見(jiàn)元素進(jìn)行分析,不需要考慮潛在的語(yǔ)義信息18、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更深入的比賽洞察。假設(shè)要分析一場(chǎng)足球比賽中球員的跑位和傳球模式,以下關(guān)于體育賽事計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述,正確的是:()A.僅依靠球員的位置信息就能全面分析比賽中的戰(zhàn)術(shù)和策略B.球員的速度和加速度等動(dòng)態(tài)信息對(duì)比賽分析的價(jià)值不大C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)和軌跡分析技術(shù)可以更有效地挖掘比賽中的關(guān)鍵模式和趨勢(shì)D.比賽場(chǎng)地的光照和攝像機(jī)視角對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)分析的結(jié)果沒(méi)有影響19、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,跟蹤一個(gè)移動(dòng)的物體具有挑戰(zhàn)性。假設(shè)要在一段視頻中跟蹤一個(gè)快速移動(dòng)的車(chē)輛,以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述,正確的是:()A.基于卡爾曼濾波的目標(biāo)跟蹤算法在處理非線(xiàn)性運(yùn)動(dòng)時(shí)效果最佳B.深度學(xué)習(xí)中的相關(guān)濾波方法能夠快速適應(yīng)目標(biāo)的外觀(guān)變化和遮擋情況C.目標(biāo)跟蹤算法不需要考慮目標(biāo)的尺度變化和旋轉(zhuǎn)D.目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確性只取決于初始幀中目標(biāo)的定位精度20、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的視覺(jué)跟蹤算法常用于跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一只在森林中奔跑的動(dòng)物,以下關(guān)于視覺(jué)跟蹤算法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.基于模型的跟蹤算法通過(guò)建立目標(biāo)的模型來(lái)預(yù)測(cè)其位置和狀態(tài)B.基于特征的跟蹤算法依賴(lài)于目標(biāo)的顯著特征進(jìn)行跟蹤C(jī).視覺(jué)跟蹤算法在目標(biāo)發(fā)生快速變形或完全遮擋時(shí)仍能保持準(zhǔn)確跟蹤D.結(jié)合多種線(xiàn)索和信息的融合跟蹤算法可以提高跟蹤的穩(wěn)定性和可靠性二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)計(jì)算機(jī)視覺(jué)中如何實(shí)現(xiàn)虛擬角色的動(dòng)作捕捉?2、(本題5分)描述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在水下探測(cè)中的應(yīng)用。3、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的行人檢測(cè)任務(wù)。三、分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)研究某超市的自有品牌產(chǎn)品包裝設(shè)計(jì),分析其簡(jiǎn)潔的設(shè)計(jì)、突出的品牌標(biāo)識(shí)、合理的價(jià)格信息如何吸引顧客購(gòu)買(mǎi)。2、(本題5分)分析某時(shí)尚品牌的社交媒體內(nèi)容設(shè)計(jì),研究其如何運(yùn)用視覺(jué)語(yǔ)言和文案創(chuàng)作吸引粉絲關(guān)注、互動(dòng)和分享,提升品牌的社交影響力。3、(本題5分)探討某品牌的社交媒體頁(yè)面設(shè)計(jì),研究其在圖片、視頻、文字內(nèi)容的組織和呈現(xiàn)上如何吸引粉
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 【大學(xué)課件】模擬電子技術(shù)實(shí)驗(yàn)前導(dǎo)
- 2025屆福建省三明市普通高中高三下學(xué)期一模考試英語(yǔ)試題含解析
- 陜西省西安市高新一中2025屆高三最后一模英語(yǔ)試題含解析
- 云南省西疇縣第二中學(xué)2025屆高三第二次模擬考試英語(yǔ)試卷含解析
- 2025屆重慶市南坪中學(xué)高三最后一模數(shù)學(xué)試題含解析
- 9.1《念奴嬌?赤壁懷古》課件 2024-2025學(xué)年統(tǒng)編版高中語(yǔ)文必修上冊(cè)
- 河南省三門(mén)峽市2025屆高三六校第一次聯(lián)考數(shù)學(xué)試卷含解析
- 2025屆新疆阿勒泰第二高級(jí)中學(xué)高考適應(yīng)性考試數(shù)學(xué)試卷含解析
- 《solidworks 機(jī)械設(shè)計(jì)實(shí)例教程》 課件 任務(wù)3.1 法蘭盤(pán)的設(shè)計(jì)
- 2025屆山東省濟(jì)南市山東師范大學(xué)附中高考英語(yǔ)倒計(jì)時(shí)模擬卷含解析
- 工程項(xiàng)目管理流程圖
- 表箱技術(shù)規(guī)范
- 二氧化碳充裝操作規(guī)程完整
- 【全冊(cè)】最新部編人教版三年級(jí)道德與法治上冊(cè)知識(shí)點(diǎn)總結(jié)
- 植草溝施工方案
- 苯-甲苯浮閥塔精餾課程設(shè)計(jì).doc
- 環(huán)保-TVOC監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)方案
- 專(zhuān)題04 《魚(yú)我所欲也》三年中考真題(解析版)-備戰(zhàn)2022年中考語(yǔ)文課內(nèi)文言文知識(shí)點(diǎn)梳理+三年真題訓(xùn)練(部編版)
- 港股通知識(shí)測(cè)試2016
- 煤礦井下集中大巷皮帶機(jī)安裝施工組織設(shè)計(jì)及措施
- (完整版)渠道混凝土施工方案
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論