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try{ $(function(){ var imgList = $(“.TiMu”).find(“div img:not(.workAttach img, .attach img, .attachNew img, .stuAnswerArea img, .popClose img, .ans-formula-moudle)”); for (var i = 0, len = imgList.size(); i < len; i++) { var src = imgList.eq(i).attr(“src”); if(src){ var index = src.indexOf(“375_1024”); if (index != -1) { src = src.replace(“375_1024”, “origin”); } var index2 = src.indexOf(“750_1024”); if (index2 != -1) { src = src.replace(“750_1024”, “origin”); } imgList.eq(i).attr(“data-original”, src); } } $(“.TiMu”).find(“div img:not(.workAttach img, .attach img, .attachNew img, .stuAnswerArea img, .popClose img)”).viewer({ url : ‘data-original’, }); }) }catch(error){}
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2021-11-14模拟测试

                题量:  99                                             满分: 99.0                                        <br />                        考试时间:_2021-11-14 18:30_至_2021-11-14 19:10_                    <br />                                                                                                                                                 _98.0_分                                                                                                                                                                                                                                   

一. 单选题（共59 题，59.0分）

1. (单选题,1.0分)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

我的答案:_A 正确答案: A
_1.0分

2. (单选题,1.0分)下列()为分类问题常用的损失函数。

• A. 均方误差
• B. 交叉嫡损失函数
• C. 平方损失
• D. L2损失函数

我的答案:_B 正确答案: B
_1.0分

3. (单选题,1.0分)空间变换是图像预处理的重要步骤之一，任何一个放射变换可以分解为()。

• A. 尺度、伸缩、扭曲、旋转、平移的组合
• B. 尺度、伸缩、旋转、平移的组合
• C. 尺度、伸缩、扭曲、旋转的组合
• D. 伸缩、扭曲、旋转、平移的组合

我的答案:_B 正确答案: B
答案解析：
_1.0分

4. (单选题,1.0分)关于卷积层，以下说法错误的是?

• A. 神经网络中的卷积层与数学分析中的卷积操作不—样
• B. 神经网络中的卷积操作实际上是互相关运算
• C. 感受野的尺寸决定了该卷积层所识别的抽象层次
• D. 输入通道数与前向传播中的卷积核维度无关

我的答案:_C 正确答案: C
_1.0分

5. (单选题,1.0分)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

我的答案:_B 正确答案: B
_1.0分

6. (单选题,1.0分)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_inv = cv.bitwise_not(mask)
• D. mask_inv = cv.bitwise_xor(mask)

我的答案:_C 正确答案: C
_1.0分

7. (单选题,1.0分)树苗派目前的机型内存一船在2GB和0之间

• A. 4GB
• B. 8GB
• C. 16GB
• D. 32GB

我的答案:_B 正确答案: B
_1.0分

8. (单选题,1.0分)函数cv2.drawKeypoint(image, keypoints, outlmage, color, flags)中flags的作用是（

• A. 绘制坐标轴的标签
• B. 绘制图像的标签
• C. 绘制点的模式
• D. 绘制线的模式

我的答案:_C 正确答案: C
_1.0分

9. (单选题,1.0分)在通过手机进行人脸认证的时候，经常需要用户完成眨眼，转头等动作。这是采用 ()技术。

• A. 人脸检测
• B. 人脸分析
• C. 人脸语义分割
• D. 活体检测

我的答案:_D 正确答案: D
_1.0分

10. (单选题,1.0分)下面哪些不属于SIFT算法从图像提取的特征（) ?

• A. 特征点
• B. 尺度
• C. 方向
• D. 通道数

我的答案:_D 正确答案: D
答案解析：
_1.0分

11. (单选题,1.0分)

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_LlIST,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)

我的答案:_D 正确答案: D
答案解析：
_1.0分

12. (单选题,1.0分)百度AiplmageSearch是PHP SDK客户端，为开发人员提供了一系列的交互方法。它可以实现()

• A. 将已有图片批量导入到我们刚刚创建的商品图图库中
• B. 在网络中搜索图像
• C. 图像的预处理
• D. 图像的形态学操作

我的答案:_B 正确答案: B
_1.0分

13. (单选题,1.0分)对于一个卷积神经网络模型，规定它的输入应为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

我的答案:_A 正确答案: A
_1.0分

14. (单选题,1.0分)在图像预处理中经常需要使用插值的方法，最简单的插值方法是最近邻插值，不属于最邻近插值的特点有() 。

• A. 灰度保真好
• B. 视觉特性好
• C. 马赛克效应
• D. 误差较大

我的答案:_B 正确答案: B
_1.0分

15. (单选题,1.0分)形态学处理的核心就是定义结构元素，在OpenCV中，可以使用其自带的()函数来定义?

• A. erode()
• B. defineStructuringElement()
• C. ndarray0
• D. getStructuringElement(

我的答案:_D 正确答案: D
_1.0分

16. (单选题,1.0分)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

我的答案:_B 正确答案: B
_1.0分

17. (单选题,1.0分)PaddlePaddle的默认图像形状为?

• A. (通道,高度,宽度)
• B. (宽度,高度,通道)
• C. (高度,宽度,通道)
• D. (高度,通道,宽度)

我的答案:_A 正确答案: A
_1.0分

18. (单选题,1.0分)图像搜索应用中的productDeleteBylmage接口功能是()。

• A. 添加图库中的图片，支持批量添加
• B. 删除图库中的图片，支持批量删除
• C. 修改图库中的图片，支持批量修改
• D. 同步图库中的图片

我的答案:_B 正确答案: B
_1.0分

19. (单选题,1.0分)百度Al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

我的答案:_D 正确答案: D
_1.0分

20. (单选题,1.0分)图像形态学结构元素的形状为() 。

• A. 正方形
• B. 圆形c十字型
• C. 十字型
• D. 可以是任何形状

我的答案:_A 正确答案: A
答案解析：
_1.0分

21. (单选题,1.0分)

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A图到B图的变换方式称之为()12

• A. 翻转变换
• B. 平移变换
• C. 仿射变换
• D. 透视变换

我的答案:_D 正确答案: D
_1.0分

22. (单选题,1.0分)以下哪个案例不能用形态学解决() 。

• A. 在人脸局部图像中定位嘴的中心
• B. 显微镜下图像的细菌计数
• C. 光照不均问题
• D. 检测图像中的直线

我的答案:_D 正确答案: D
答案解析：
_1.0分

23. (单选题,1.0分)

图像阈值变换可以完成图像二值化处理。想达到下图的二值化效果，可能使用的代码 是()

• A. ret, thresh1 = cv2.threshold(img, 127,255,Cv2.THRESH_BINARY)
• B. ret, thresh2 = cv2.threshold(img, 127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
• C. ret, thresh3 = cv2.threshold(img, 127,255,Cv2.THRESH_TRUNC)
• D. et, thresh5 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV)

我的答案:_A 正确答案: A
答案解析：
_1.0分

24. (单选题,1.0分)一般我们通过何种方式得到模型的准确率?

• A. 计算全体预测值和真值之间相同的个数
• B. 计算全体预测值和真值之间相同的概率
• C. 计算全体预测值和真值之间的距离
• D. 以上说法都不对

我的答案:_B 正确答案: B
答案解析：
_1.0分

25. (单选题,1.0分)

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()代码完成的。

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

我的答案:_A 正确答案: A
答案解析：
_1.0分

26. (单选题,1.0分)PaddleLite是百度飞浆基于PaddleMobile全新升级推出的端侧推理引擎，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阶段，无任何第三方依赖
• B. 高性能：极致的ARMCPU性能优化，能最大提供模型训练性能
• C. 软硬件兼容：广泛的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

我的答案:_B 正确答案: B
_1.0分

27. (单选题,1.0分)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

我的答案:_B 正确答案: B
_1.0分

28. (单选题,1.0分)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，而不提前其他颜色物体的 轮廓，()传统的图像处理方法最为合适。

• A. 直接使用opencv库中的findContours方法就可以
• B. 使用形态学的方法的计算膨胀图像和腐蚀图像的差值
• 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

我的答案:_D 正确答案: D
_1.0分

29. (单选题,1.0分)膨胀操作是最基本的形态学操作之一，下列关于图像膨胀的说法正确的是()。

• A. 膨胀是用来寻找图像中的极小值区域
• B. 膨胀可以用来去除噪声
• C. 中膨胀类似于“领域扩张”，对图像中高亮部分进行扩张
• D. 膨胀只能使用圆形卷积核

我的答案:_C 正确答案: C
_1.0分

30. (单选题,1.0分)3×4卷积中的3指的是什么?

• A. 卷积的输入诵道数
• B. 卷积的步长
• C. 卷积核的宽
• D. 卷积核的高

我的答案:_D 正确答案: D
答案解析：
_1.0分

31. (单选题,1.0分)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()

我的答案:_B 正确答案: B
_1.0分

32. (单选题,1.0分)查找到图像的轮廓后，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. v2.arcLength(cntFalse)
• C. cv2.boundingRect(cnt,True)
• D. cv2.boundingRect(cnt,False)

我的答案:_A 正确答案: A
_1.0分

33. (单选题,1.0分)对于分类问题，一般我们采用何种损失函数?

• A. 交叉嫡损失
• B. 平方误差损失
• C. 平滑L1损失
• D. L1损失

我的答案:_A 正确答案: A
_1.0分

34. (单选题,1.0分)如果要使用百度Al开放平台提供的Python SDK，需要执行pip install ()进行安 装

• A. baidu-client
• B. baidu-api
• C. baidu-sdk
• D. baidu-python

我的答案:_B 正确答案: B
_1.0分

35. (单选题,1.0分)高斯金字塔中，我们为了获取层级为(i+1)的金字塔图像，采用如下方法中正确的是（）

• A. 对第i-1层图像进行高斯卷积
• B. 对第i层图像进行高斯卷积
• C. 对第i+1层图像进行高斯卷积
• D. 删除所有的奇数换行和列

我的答案:_B 正确答案: B
_1.0分

36. (单选题,1.0分)图像预处理是计算机视觉最重要的操作之一，以下哪一项是图像预处理的目的()

• A. 消除图像中无关的信息
• B. 分析图像类别
• C. 获取更美观的图像
• D. 制作训练数据集

我的答案:_A 正确答案: A
_1.0分

37. (单选题,1.0分)

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)

我的答案:_C 正确答案: C
答案解析：
_1.0分

38. (单选题,1.0分)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

我的答案:_D 正确答案: D
_1.0分

39. (单选题,1.0分)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

我的答案:_D 正确答案: D
_1.0分

40. (单选题,1.0分)SIFT特征提取器，采用_距离测量方式（）

• A. NORM_L1
• B. NORM_L2
• C. NORM_L3
• D. NORM_L4

我的答案:_A 正确答案: A
_1.0分

41. (单选题,1.0分)OpenCV中通过使用findContours函数，简单几个的步骤就可以检测出物体的轮廓，contours是一个向量，向量内每个元素保存了一组由连续的Point点构成的点的集合的向量，每一组Point点集就是一个()

• A. 轮廓
• B. 元素
• C. 像素
• D. 矢量

我的答案:_B 正确答案: A
_0.0分

42. (单选题,1.0分)在训练过程中进行可视化有什么效果?

• A. 有助于发现模型在训练中的梯度变化规律
• B. 有助于发现模型在训练中隐藏层规律)
• C. 有助于发现模型在识别的高级语义映射
• D. 有助于发现模型在训练中遇到的问题

我的答案:_D 正确答案: D
_1.0分

43. (单选题,1.0分)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

我的答案:_A 正确答案: A
_1.0分

44. (单选题,1.0分)OpenCV的默认图像形状为?

• A. (通道,高度,宽度)
• B. (宽度,高度,通道)
• C. (高度,宽度,通道)
• D. (高度,通道,宽度)

我的答案:_C 正确答案: C
_1.0分

45. (单选题,1.0分)OpenCV库中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)

我的答案:_B 正确答案: B
_1.0分

46. (单选题,1.0分)池化层通常用来() .

• A. 压缩图像
• B. 提取图像特征
• C. 多维数据一维化
• D. 连接卷积层与全连接层

我的答案:_A 正确答案: A
_1.0分

47. (单选题,1.0分)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. OTASU方法
• C. 平均阈值方法
• D. 等差阈值方法

我的答案:_B 正确答案: B
_1.0分

48. (单选题,1.0分)

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)

我的答案:_C 正确答案: C
答案解析：
_1.0分

49. (单选题,1.0分)关于拉普拉斯金字塔，下面说法错误的是（）

• A. 一幅图像在经过向下采样之后，再对其进行向上采样，是无法恢复原始状态的
• B. 为了在向上采样过程中恢复具有较高分辨率的原始图像，就要获取在采样过程中所丢失的信息
• C. 获取在采样过程中所丢失的信息，这些丢失的信息构成拉普拉斯金字塔
• D. 读取—幅图像，不可以获取拉普拉斯的第О层

我的答案:_D 正确答案: D
_1.0分

50. (单选题,1.0分)下面的函数可以实现图像高斯金字塔的向上采样的是（)

• A. openCV. pyrUp(src, dst, dstsize,)
• B. cv2. pyrDown(src, dst, dstsize,)
• C. OpenCV.pyrDown(src, dst, dstsize,)
• D. cv2. pyrUp(src, dst, dstsize,)

我的答案:_D 正确答案: D
_1.0分

51. (单选题,1.0分)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

我的答案:_C 正确答案: C
_1.0分

52. (单选题,1.0分)下列（）图描述了过拟合

• A.
  
• B.
  
• C.
  
• D.
  

我的答案:_A 正确答案: A
_1.0分

53. (单选题,1.0分)感知机执行时有如下任务: 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 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

我的答案:_A 正确答案: A
_1.0分

54. (单选题,1.0分)树莓派可以运行在(系统的电脑上

• A. Linux
• B. windows
• C. 安卓
• D. ios

我的答案:_A 正确答案: A
_1.0分

55. (单选题,1.0分)MN个像素，进行向下取样之后，所得到的图像i+1层有M/2N/2个像素，只有原图的(

• A. 1/2
• B. 1/4
• C. 1/16
• D. 1/32

我的答案:_B 正确答案: B
_1.0分

56. (单选题,1.0分)下面哪个函数是用来绘制图像中的所有关键点的?)

• A. cv2.drawMatches)
• B. cv2.drawKeypoint()
• C. cv2.Matches()
• D. cv2.Keypoint(

我的答案:_B 正确答案: B
_1.0分

57. (单选题,1.0分)树莓派，英语：RaspbernyPi，是可以运行Linux系统的电脑，为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，一经推出便受到各种计算机爱好者、开发者的喜爱。其处理器（CPU）使用的是（）架构

• A. X86
• B. EPIC
• C. ARM
• D. POWER

我的答案:_C 正确答案: C
_1.0分

58. (单选题,1.0分)深度学习能够对何种数据进行学习?

• A. 图像
• B. 语音
• C. 文本
• D. 以上都是

我的答案:_D 正确答案: D
_1.0分

59. (单选题,1.0分)半监督学习中的数据集格式为?

• A. 全部数据带有标签
• B. 全部数据不带标签
• C. 一部分数据带有标签，一部分数据不带有标签
• D. 以上说法都对

我的答案:_C 正确答案: C
_1.0分

二. 多选题（共30 题，30.0分）

1. (多选题,1.0分)以下哪些函数是OpenCV中形态学的操作

• A. cv2.dilate()
• B. cv2.erode()
• C. cv2.filter2D()
• D. cv2.morphologyEx()

我的答案:_ABD 正确答案: ABD
_1.0分

2. (多选题,1.0分)高斯金字塔向上采样上是由小图像不断放大图像的过程，以下属于其过程的是()

• A. 对第i层图像进行高斯卷积
• B. 将图像在每个方向上扩大为原图像的2倍，新增的行和列均用0来填充
• C. 删除所有的偶数换行和列
• D. 使用先前同样的内核(乘以4)与放大后的图像卷积，获得新增像素的近似值

我的答案:_AC 正确答案: AC
_1.0分

3. (多选题,1.0分)一般而言，机器学习基础环节包括哪些步骤?

• A. 导入相关包
• B. 生成数据列表
• C. 定义reader
• D. 构建模型

我的答案:_ABC 正确答案: ABC
答案解析：
_1.0分

4. (多选题,1.0分)登录网址百度图像搜索服务网站，创建图像搜索的应用。可以获得应用的()

• A. App lD
• B. API Key
• C. Secret ID
• D. Secret Key

我的答案:_ABD 正确答案: ABD
_1.0分

5. (多选题,1.0分)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中取值范围是0~255，如果是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

我的答案:_BCD 正确答案: BCD
_1.0分

6. (多选题,1.0分)图像增强是图像预处理最基础的方式之一，以下哪些方法可以实现图像增强

• A. 直方图均衡
• B. γ增强
• C. β增强
• D. 图像平滑

我的答案:_AD 正确答案: AD
答案解析：
_1.0分

7. (多选题,1.0分)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. 顶帽运算是图像闭运算操作减去原始图像的结果

我的答案:_AB 正确答案: AB
_1.0分

8. (多选题,1.0分)图像数据的标准化处理具有何种优点?

• A. 使得数据更符合分布规律
• B. 能更容易使得训练模型具有泛化效果
• C. 能够增加样本数目
• D. 能够减少图像的大小

我的答案:_AB 正确答案: AB
_1.0分

9. (多选题,1.0分)对图像进行形态学操作时，通常需要指定一定形状的核。如果需要3行5列的矩形核以下代码正确的是（）

• A. kernel=cv2.getStructuringKernel(cv2.MORPHRECT,(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）

我的答案:_BC 正确答案: BC
_1.0分

10. (多选题,1.0分)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卷积核常用来做降维，无法对原图提取特征
• D. 在卷积层中可以加入激活函数

我的答案:_BD 正确答案: BD
_1.0分

11. (多选题,1.0分)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

• A. 中值滤波
• B. 梯度锐化
• C. 直方图均衡
• D. 高斯滤波

我的答案:_AD 正确答案: AD
_1.0分

12. (多选题,1.0分)关于图像阀值说法正确的有（）。

• A. 商值处理就是选取一个全局阀值，然后将图像的前景与背景分离
• B. 设置阔值参数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. 商值的采用127即可满足要求
• D. 阀值选择采用Otsus算法可以自主选择合理阀值

我的答案:_ABD 正确答案: ABD
_1.0分

13. (多选题,1.0分)以下（）为常见的优化方法。

• A. SGD
• B. Adam
• C. Xgboost
• D. Momentum

我的答案:_ABD 正确答案: ABD
_1.0分

14. (多选题,1.0分)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边缘检测的效果是图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的高值
• D. 调低canny的高间值

我的答案:_AC 正确答案: AC
_1.0分

15. (多选题,1.0分)训练模型包括哪些环节?

• A. 从reader读取数据
• B. 进行前向传播
• C. 进行反向传播
• D. 清空模型梯度

我的答案:_ABCD 正确答案: ABCD
答案解析：
_1.0分

16. (多选题,1.0分)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

我的答案:_ABCD 正确答案: ABCD
_1.0分

17. (多选题,1.0分)OCR是人工智能技术之- -, 能让”计算机”和”人”-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幕, 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

我的答案:_ABCD 正确答案: ABCD
_1.0分

18. (多选题,1.0分)关于函数cv2.pyrDown(src, dst, dstsize,)，下面说法正确的是()

• A. 实现图像金字塔的向上采样操作
• B. src:表示输入图像
• C. dst:表示输出图像，和输入图像具有一样的尺寸和类型
• D. dstsize:表示输入图像的大小

我的答案:_BC 正确答案: BC
_1.0分

19. (多选题,1.0分)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

我的答案:_ABCD 正确答案: ABCD
_1.0分

20. (多选题,1.0分)图形形态学是图像处理中应用最为广泛的技术之一，形态学操作可以具有以下哪些作用()

• A. 消除噪声
• B. 分割出独立的图像元素，在图像中连接相邻的元素
• C. 寻找图像中的明显的极大值区域或者极小值区域
• D. 求出图像的梯度

我的答案:_ABCD 正确答案: ABCD
_1.0分

21. (多选题,1.0分)下面对cv2.BFMatcher(normType, crossCheck)描述正确的是()

• A. 创建BFMatcher对象
• B. normType:它指定要使用的距离测量，默认为cv2.NORML2
• C. crossCheck:默认值为False
• D. 如果crossCheck设置为True，匹配条件就会更加严格

我的答案:_ABCD 正确答案: ABCD
_1.0分

22. (多选题,1.0分)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

我的答案:_ABC 正确答案: ABC
_1.0分

23. (多选题,1.0分)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. 在内网/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

我的答案:_BCD 正确答案: BCD
_1.0分

24. (多选题,1.0分)百度银行卡识别是百度文字识别服务中的一种，主要支持对主流银行卡的

• A. http
• B. OCR python SDK
• C. tcp
• D. hdc

我的答案:_ABCD 正确答案: ABCD
_1.0分

25. (多选题,1.0分)下面()场景下适合使用私有化Al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;

我的答案:_ABC 正确答案: ABC
_1.0分

26. (多选题,1.0分)以下哪些是树莓派的主要特点

• A. 机身小巧
• B. 机身粗重
• C. 价格低廉
• D. 价格高昂

我的答案:_AC 正确答案: AC
_1.0分

27. (多选题,1.0分)SIFT算法通过求一幅图中的哪些描述，得到特征并进行图像特征点匹配?

• A. 特征点
• B. 尺度
• C. 方向
• D. 通道数

我的答案:_ABC 正确答案: ABC
_1.0分

28. (多选题,1.0分)关于反向传播，下列说法正确的是()

• A. 反向传播基于链式法则
• B. 反向传播算法需要借助前向传播所得结果完成
• C. 没有参数的网络层不参与反向传播
• D. 当反向传播中一个梯度为0时，该梯度的后续梯度全部为O

我的答案:_ABD 正确答案: ABD
答案解析：
_1.0分

29. (多选题,1.0分)下列属于常见深度学习框架的是（）。

• A. Tensorflow
• B. PaddlePaddle
• C. .Pytorch
• D. OpencV

我的答案:_ABC 正确答案: ABC
_1.0分

30. (多选题,1.0分)神经网络的特点是什么?

• A. 能够拟合任意函数数
• B. 容易陷入过拟合
• C. 能够解决分类问题
• D. 不能够解决回归问题

我的答案:_ABC 正确答案: ABC
_1.0分

三. 判断题（共10 题，10.0分）

1. (判断题,1.0分)图形形态学是图像处理中应用最为广泛的技术之一，形态学方法对比其他空域或频域图像处理和分析的方法有—定优势

• A. 对
• B. 错

我的答案: 对 正确答案: 对
1.0分

2. (判断题,1.0分)高斯金字塔是通过不断的使用高斯金字塔滤波，采样所产生的。层级越低，图像越小

• A. 对
• B. 错

我的答案: 错 正确答案: 错
1.0分

3. (判断题,1.0分)图像处理技术用于将图像处理为适合进入机器学习模型中的输入

• A. 对
• B. 错

我的答案: 对 正确答案: 对
1.0分

4. (判断题,1.0分)根据已标注样本对刺余样本进行预测可以视作监督学习。（）

• A. 对
• B. 错

我的答案: 对 正确答案: 对
1.0分

5. (判断题,1.0分)PaddleLite是百度飞浆基于PaddleMobile全新升级推出的端侧推理引擎，定位支持包括手机移动端在内更多场景的轻量化高效预测。其具有轻量级、高性能、通用性等特点。

• A. 对
• B. 错

我的答案: 对 正确答案: 对
1.0分

6. (判断题,1.0分)人脸识别技术不能检测出用户的年龄。（）

• A. 对
• B. 错

我的答案: 错 正确答案: 错
1.0分

7. (判断题,1.0分)Python Web开发使用统一的WSGI接口即可进行开发

• A. 对
• B. 错

我的答案: 错 正确答案: 错
1.0分

8. (判断题,1.0分)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. 对
• B. 错

我的答案: 对 正确答案: 对
1.0分

9. (判断题,1.0分)使用根据颜色范围找到银行卡所在的区域时，提取的范围会包含非银行卡信息

• A. 对
• B. 错

我的答案: 对 正确答案: 对
1.0分

10. (判断题,1.0分)中值滤波是一种边缘增强算子。（）

• A. 对
• B. 错

我的答案: 错 正确答案: 错
1.0分

                一. 单选题（59.0分）                

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                二. 多选题（30.0分）                

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                三. 判断题（10.0分）                

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• 93
• 94
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• 98
• 99

            ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/490081/1636957267304-393b017d-75a9-4b3a-8036-6ed2b287f811.png#)                <br />作答记录<br />                                        var recordLock = 0     function answerList() {         if (recordLock == 1) {             popAnswerList();             return;         }         recordLock = 1;         $.ajax({             type: "get",             url: "/exam/test/answerlist",             dataType: "html",             data: {                 courseId: 221335878,                 classId: 47872469,                 cpi: 97281295,                 id: 46444470,                 ut: "s",                 newMooc: true             },             success: function (data) {                 $("#content").append(data);                 popAnswerList();             }         });     }          function popAnswerList(){         $("#recordList").show();         MoveFixed();     }     function closeAnswers() {         $("#recordList").hide();     }     function showAnswer(selectTimes) {         var url = "/exam/test/reVersionPaperMarkContentNew?courseId=221335878&classId=47872469&p=1&id=46444470&ut=s&times=" + selectTimes + "&newMooc=true";         window.open(url);     }     function MoveFixed() {         $('.popMove').css({             top: function () {                 return ($(window).height() - $(this).height()) / 2;             },             left: function () {                 return ($(window).width() - $(this).width()) / 2;             }         });         $("#boxscroll").niceScroll({             cursorborder: "",             cursorcolor: "#D9DDE1",             boxzoom: false         });     }       $(function() {     $('.ranktip').hover(function() {         $(this).find('.tipsCon').addClass('tipsConHover');         var answerId = $(this).attr('data');         if(answerId <= 0){             return;         }         if($(this).find('.rank').text() != '*'){             return;         }         getExamRank(answerId);     }, function() {         $(this).find('.tipsCon').removeClass('tipsConHover');     }); }); function getExamRank(answerId) {     var courseId = $("#courseId").val();     var classId = $("#classId").val();     var cpi = $("#cpi").val();     $.ajax({         type: "get",         dataType: "json",         url: "/exam/test/myExamRank",         data: {             "classId": classId,             "courseId": courseId,             "answerId": answerId,             "cpi": cpi,             "mooc2": 1         },         success: function (data) {             if (data.status) {                 var rankText = data.examRank + '/' + data.studengCount;                 $('.ranktip .rank').text(rankText);             } else {                 $.toast({type: 'failure', content: '获取排名失败'});             }         },         error: function (data) {             $.toast({type: 'failure', content: '获取排名失败，稍候重试'});         }     }); }