江蘇開放大學計算機視覺060731第一次形考作業單選題1“從數據中學習，?成?保真，多樣化的圖像”，描述的是下列哪?類任務（）A?臉識別B圖像?成C圖像描述D?標跟蹤正確答案：B2在計算機視覺的淺層模型中，“特征匯聚與特征變換”的主要?的是（）A采?機器學習或模式識別的?法對物體進?分類B對提取的特征（通常為向量）進?統計匯聚或降維處理，得到新特征C從圖像中提取描述圖像內容的特征D對圖像實現亮度或顏?矯正等處理正確答案：B3典型的計算機視覺淺層模型的處理流程為（）A圖像預處理、特征設計與提取、特征匯聚與特征變換、分類器與回歸器設計B圖像預處理、特征匯聚與特征變換、特征設計與提取、分類器與回歸器設計C特征匯聚與特征變換、特征設計與提取、圖像預處理、分類器與回歸器設計D圖像預處理、分類器與回歸器設計、特征匯聚與特征變換、特征設計與提取正確答案：A4在PyTorch中，?動計算某?變量的梯度需調?（）A、torch.Tensor()B、.backward()C、torch.ones()D、()正確答案：B5圖像和灰度直方圖的對應關系為()A多對一B一對一C一對多D多對多正確答案：A6相較于語義分割，實例分割還可以做到（）A?成?本描述圖像內容B?成?保真、多樣化的圖像C對圖?中的每個像素點進?標注，標注屬于哪?類別D區分同?類的不同實例正確答案：D多選題1、下列選項中，可應?于計算機視覺任務的模型有（）A、決策樹B、AlexNetC、SVMD、VGG正確答案：A；B；C；D2、下列屬于深度學習框架的是（）A、PyTorchB、TensorFlowC、TheanoD、Cuda正確答案：A；B；C3顏色的三要素包括：A色調（色相）B飽和度C亮度（明度）D光強正確答案：A；B；C4計算機視覺的主要研究?向有（）A圖像?成B?標檢測C圖像分類D圖像描述正確答案：A；B；C；D5數字圖像的類型包括（）A?值圖像B、RGB-D深度圖像C彩?圖像D灰度圖像正確答案：A；B；C；D6下列應?計算機視覺系統的場景有（）A醫學圖像處理B?臉識別C?動駕駛D指紋識別正確答案：A；B；C；D7、OpenCV的核?模塊imgproc能實現（）A圖像分割B邊緣或直線提取C處理直?圖D形態分析正確答案：A；B；C；D簡答題1簡述常用計算機視覺模型及方法。答案：計算機視覺領域常用的模型及方法眾多，以下列舉了一些主流的技術：邊緣檢測算法：如Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子等，用于檢測圖像中的邊緣信息。特征提取算法：如SIFT（尺度不變特征變換）、SURF（加速魯棒特征）、ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）等，用于提取圖像中的特征點或特征區域。目標檢測和分類算法：包括傳統的Haar特征、HOG特征以及基于機器學習的算法（如SVM、決策樹、隨機森林）和深度學習算法（如卷積神經網絡CNN、FasterR-CNN、YOLO、SSD等）。這些算法能夠檢測圖像中的目標并確定其類別。圖像分割算法：如基于閾值分割、邊緣分割、區域分割等方法，以及K-means、Mean-shift、Watershed等算法，用于將圖像分割成多個區域或對象。光流算法：如Lucas-Kanade、Horn-Schunck、Farneback、FlowNet等，用于計算圖像序列中像素的運動信息。三維重建算法：包括立體匹配、結構從運動（SfM）、激光掃描等方法，如BundleAdjustment、SLAM等，用于從圖像或視頻中重建三維場景。深度學習模型：如卷積神經網絡CNN、循環神經網絡RNN、自編碼器、生成對抗網絡GAN等，這些模型在圖像識別、分類、分割、生成等方面具有廣泛的應用。此外，還有物體跟蹤算法（如基于Kalman濾波、粒子濾波等方法）、圖像增強和去噪算法（如均值濾波、中值濾波、小波變換、稀疏表示等）等也是計算機視覺中常用的方法。2請簡述什么是圖像銳化（sharpen）及其作用。答案：圖像銳化是一種圖像處理技術，旨在通過增強圖像的邊緣和細節來提升圖像的清晰度。具體來說，圖像銳化技術能夠突出圖像中的重要特征，使其更加顯著，從而改善圖像的視覺質量。在數字圖像處理、醫學圖像分析、目標檢測、邊緣檢測等需要強調細節和邊緣的場景中，圖像銳化技術有著廣泛的應用。然而，銳化過程也可能會增加圖像中的噪聲，特別是在低質量圖像或銳化強度過高的情況下，因此需要謹慎調整參數以避免引入不必要的變化或效果。3圖像數字化的兩個步驟是什么？答案：圖像數字化的兩個主要步驟是采樣和量化。采樣：是將空域上連續的圖像變換成離散采樣點集合的過程，是對空間的離散化。經過采樣之后得到的二維離散信號的最小單位是像素。量化：是把采樣點上表示亮暗信息的連續量離散化后，用數值表示出來的過程，是對亮度大小的離散化。經過采樣和量化后，數字圖像可以用整數陣列的形式來描述。4什么是計算機視覺？答案：計算機視覺（ComputerVision,CV）是一門涉及圖像處理、圖像分析、模式識別和人工智能等多種技術的新興交叉學科。它研究如何從圖像或視頻中提取符號或數值信息，并進行分析計算以進行目標的識別、檢測和跟蹤等任務。更形象地說，計算機視覺就是讓計算機像人類一樣能看到并理解圖像。計算機視覺技術的基本原理是利用圖像傳感器獲得目標對象的圖像信號，然后傳輸給專用的圖像處理系統，將像素分布、顏色、亮度等圖像信息轉換成數字信號，并對這些信號進行多種運算與處理，提取出目標的特征信息進行分析和理解，最終實現對目標的識別、檢測和控制等。計算機視覺是人工智能主要應用領域之一，具有快速、實時、經濟、一致、客觀、無損等特點，能夠模擬、擴展和延伸人類智能，從而幫助人類解決大規模的復雜問題。

江蘇開放大學計算機視覺060731第二次形考作業單選題1、VGGNet的參數量主要集中在（）A激活層B池化層C卷積層D全連接層正確答案：D2下列關于Dropout的描述，正確的是（）A通過減少卷積層和池化層的個數，防?過擬合B通過減少卷積層和池化層的個數，提取出局部特征C通過隨機刪除部分神經元，提取出局部特征D通過隨機刪除部分神經元，防?過擬合正確答案：D3卷積神經?絡中，若使?RGB圖像作為輸?，則輸?層的通道數為（）A2B、128C、256×256D、256正確答案：A4、GoogLeNet?絡額外增加了2個輔助的Softmax層作為輔助分類器。下列關于它的描述，錯誤的是（）A輔助分類器將中間某?層的輸出也納?到最終的分類結果中B輔助分類器提供了額外的正則化C輔助分類器?于訓練和測試階段D輔助分類器給?絡增加了反向傳播的梯度信號，?定程度解決了梯度消失的問題正確答案：C5相較于Sigmoid和Tanh函數，ReLU函數作為激活函數的特點是（）A是線性函數B能夠有效緩解梯度消失的問題C計算復雜，計算成本?昂D使模型收斂速度較慢正確答案：B多選題1數據增強常?的?法有（）A平移變換B隨機裁剪C顏?光照變換D?平翻轉正確答案：A；B；C；D2卷積神經?絡中，卷積過程的步驟包括（）A將卷積核放在輸?數據的某?像素區域上B將乘積的結果線性迭加C將卷積核中的每?個數值和區域中對應的數值成對相乘D把結果輸出在特征圖的正確位置正確答案：A；B；C；D3卷積神經網絡有許多神經層組成，主要包括（）A卷積層B分類層C歸一化層D池化層正確答案：A；D4下列關于全連接層的描述，正確的是（）A經過卷積層和池化層降維，可以降低全連接層的數據計算量，提升計算效率B全連接層通常在卷積神經?絡隱藏層的中間部分C全連接層與上?層輸?數據之間的部分神經元相互連接D全連接層的作?是綜合已提取的特征正確答案：A；D5圖像分類的類別有（）A子類細粒度分類B實例級別分類C多標簽分類D無標簽分類正確答案：A；B6下圖體現了ResNet?絡中的BottleneckDesign結構，輸?為256維的特征，下列描述正確的是（）A使?BottleneckDesign結構，能夠減少?絡中的參數量B使?BottleneckDesign結構，能解決梯度消失的問題C1×1卷積核的主要作?是，對數據進?降維和升維的操作D圖中的?絡結構需要的參數量為1×1×64+3×3×64+1×1×256正確答案：A；C7下列關于跨物種語義級別的圖像分類的描述，正確的是（）A主要?的是區分屬于不同物種或?類的對象B主要?的是區分屬于同?個物種?類的?類C分類結果呈類間?差較?，類內?差較?的特點D分類結果呈類間?差較?，類內?差較?的特點正確答案：A；D8、SENet中的ChannelAttention機制包含的操作有（）A、SqueezeB、ExcitationC、ShortcutConnectionD、Dropout正確答案：A；B簡答題1簡述圖像分類目前面臨的困難和挑戰。答案：圖像分類是計算機視覺中的一個核心任務，盡管已經取得了顯著的進展，但仍面臨一些困難和挑戰。以下是目前圖像分類面臨的主要困難和挑戰：視角變化：同一個物體從不同角度拍攝得到的圖片會有很大差異，這增加了分類的難度。比例變化：物體在圖片中所占的比例可能不同，這會影響分類的準確性。變形：同一個物體可能會因為形狀的改變（如彎曲、折疊等）而難以識別。遮擋：目標物體有時會被其他物體遮擋，只能看到部分物體，這會影響分類器的判斷。光照條件：光照的強度和方向會影響圖像的像素值，從而影響分類結果。背景干擾：目標物體可能混亂在背景噪聲中，使得分類器難以準確識別。對象內部差異：一類對象可能包含多種不同的子類別或變體，它們之間的外觀差異可能很大，但又被歸為同一類別，這增加了分類的復雜性。為了應對這些挑戰，研究者們提出了許多方法和技術，如數據增強、特征提取、深度學習模型的改進等。然而，這些挑戰仍然是圖像分類領域需要不斷研究和解決的問題。2簡述softmax層的作用，假設數據集有c個類別，全連接層輸出為，給出其對應softmax輸出的表示答案：Softmax層在神經網絡中常用于多類分類問題的輸出層。它的作用是將神經網絡的輸出轉換為概率分布，使得每個輸出值代表輸入樣本屬于對應類別的概率。這些概率值的總和為1。假設數據集有c個類別，全連接層輸出為z（一個長度為c的向量），則softmax輸出的表示如下：對于z中的每個元素zi（表示輸入樣本屬于第i類的原始得分或logits），softmax函數將其轉換為概率pi，計算公式為：pi=ezi∑cj=1ezj其中，ezi表示zi的指數函數值，∑cj=1ezj表示所有類別得分的指數函數值之和。因此，softmax層的輸出是一個長度為c的向量，向量中的每個元素都表示輸入樣本屬于對應類別的概率。3簡述圖像分類的含義。答案：圖像分類是計算機視覺中的一個基本任務，它旨在將圖像或圖像中的特定區域歸入預定義的類別或標簽中。通過對圖像的像素進行分析和特征提取，圖像分類模型能夠學習識別和區分不同物體、場景或圖案。簡單來說，圖像分類就是給一幅圖像賦予一個或多個標簽，這些標簽代表了圖像中物體的類別或場景的類型。4簡述Alexnet共有幾層神經網絡層，其中卷積層有多少層，全連接層有多少層。答案：AlexNet是一個經典的卷積神經網絡架構，它在圖像分類任務中取得了顯著的成果。AlexNet共有8層神經網絡層（不包括輸入層和輸出層的softmax層），其中卷積層有5層，全連接層有3層。具體來說，AlexNet的架構如下：輸入層：接收原始圖像數據。卷積層1：使用96個11x11的卷積核，步長為4，輸出特征圖。池化層1：使用3x3的最大池化，步長為2。卷積層2：使用256個5x5的卷積核（兩組，每組128個，分別在不同的GPU上運行），步長為1，填充為2，輸出特征圖。池化層2：使用3x3的最大池化，步長為2。卷積層3：使用384個3x3的卷積核，步長為1，填充為1，輸出特征圖（該層沒有池化層）。卷積層4：使用384個3x3的卷積核，步長為1，填充為1，輸出特征圖（同樣沒有池化層）。卷積層5：使用256個3x3的卷積核（兩組，每組128個），步長為1，填充為1，輸出特征圖。池化層3：使用3x3的最大池化，步長為2。全連接層1：有4096個神經元，與卷積層5的輸出相連。全連接層2：同樣有4096個神經元，與全連接層1的輸出相連。輸出層（softmax層）：有1000個神經元（針對ImageNet數據集），輸出每個類別的概率。需要注意的是，AlexNet的架構在不同的實現中可能略有不同，但上述描述是AlexNet架構的一個典型示例。

江蘇開放大學計算機視覺060731第三次形考作業單選題1從理論的?度來看，檢測物體時，One-stage算法和Two-stage算法的區別在于（）A、One-stage算法的精度較?；Two-stage算法的效率較?，計算速度較快B、One-stage算法的計算速度和檢測精度都?于Two-stage算法C、Two-stage算法的計算速度和檢測精度都?于One-stage算法D、One-stage算法的效率較?，計算速度較快；Two-stage算法的精度較?正確答案：D2、YOLOv2算法中，維度為26×26×512的特征圖經過Passthrough層將其拆，輸出的特征維度為（）A、13×13×2048B、26×26×512C、13×13×512D、26×26×2048正確答案：A3下列有關使?R-CNN算法進??標檢測的步驟，排序正確的是（）①候選框?成：?SelectiveSearch算法在圖像中?成候選框；②特征提取：提取候選框中的特征；③類別判斷：?分類器對候選框中的圖像進?分類；④候選框處理：將所有候選框的特征轉換為同樣??。A①②④③B②①④③C①④②③D①②③④正確答案：C4在YOLO模型中，若?個?格輸出的數據維度為7×7×30。其中30個參數中，包含兩個邊框各需要的5個參數，其余20個參數表示（）A對于10類物體，兩個邊框包含每種類別的概率B對于20類物體，當前?格檢測的物體屬于每種類別的概率C對于20類物體，當前?格包含每類物體的個數D當前?格臨近的四個邊框的需要的參數正確答案：B5下圖中，紅?邊框是包含狗的真實邊框，使?YOLO模型進??標檢測時，A、B、C、D、E中負責預測狗的?格是（）A、EB、BC、AD、C正確答案：A多選題1、BagofFreebies是??些?較有?的訓練技巧來訓練模型，不增加模型的復雜度，從?不增加計算量，并使得模型取得更好的準確率，常?的?法有（）A改變邊框回歸損失函數B增強感受野C訓練時?適應調整樣本損失率，降低識別正確率?的樣本損失的權重D圖像增強正確答案：A；C；D2各向同性縮放是指將不同尺?的候選區域統?成相同??，采?的兩種縮放?式為（）A復制填充：通過復制原候選框內的圖像，擴展候選框，超出部分進?剪裁B先擴充后裁剪：直接把候選框的邊界擴展成正?形，再裁剪。如果已經延伸到了原始圖像的外邊界，就?候選框中的顏?均值進?填充C先裁剪后擴充：先將候選框按原尺?剪裁，再?顏?均值填充成正?形D直接縮放：通過縮放，將候選框的寬?直接變換為?致??正確答案：B；C3下列關于RoIPooling的表述正確的是（）A相較于直接對候選區域剪裁，使?RoIPooling變換特征圖??，能夠顯著提?計算速度B、RoIPooling通過提取候選框內不同區域的像素，對候選框進?剪裁C、RoIPooling輸出的特征圖???致D、由于RoIPooling的提出，不需要再對候選區域進?各向同性縮放的操作，避免了圖像分辨率的降低正確答案：C；D4下列關于使?RPN算法?成錨框的描述，正確的是（）A、在FasterR-CNN中，RPN算法直接在圖像上?成錨框B、RPN算法對特征圖每個點?成9個錨框，錨框中?點相同，尺度??不同C、RPN算法對特征圖每個點?成9個錨框，錨框的尺度相同，只是中?點位置不同D、在FasterR-CNN中，RPN算法在圖像經過卷積后，在得到的特征圖上?成錨框正確答案：B；D5相較于RoIPooling，RoIAlign能夠提?檢測?標的精度，但提?效果與數據集相關，下列描述正確的是（）A、在??標較多的數據集上，RoIAlign的檢測效果更好，因為檢測?物體?標受于RoIPooling的量化誤差的影響更?B、在??標較多的數據集上，RoIAlign的檢測效果更好，因為檢測?物體?標受于RoIPooling的量化誤差的影響更?C、RoIAlign在圖像較少的數據集上提升效果較好D、RoIAlign使?了雙線性插值算法，獲得特征值正確答案：B；D6、FastR-CNN是基于R-CNN改進的算法，下列關于FastR-CNN的表述正確的是（）A、FastR-CNN算法將給定圖像直接輸?CNN，進?特征提取B、FastR-CNN使?Softmax算法對特征進?分類C、FastR-CNN改進了?成候選區域的?式，提?了計算效率D、在RoIPooling層，輸出的特征圖的??與輸?的特征圖??相關，?般成?例進?縮放正確答案：A；B簡答題1簡述YOLO算法思想及YOLOv1結構。答案：YOLO算法思想：YOLO（YouOnlyLookOnce）算法的核心思想是將目標檢測任務轉化為一個回歸問題。它摒棄了傳統的兩階段目標檢測方法中先提取候選區域再進行分類的步驟，而是直接將一幅圖像分成若干個網格（gridcell），每個網格負責預測該網格內是否存在目標以及目標的類別和位置信息。這種端到端的訓練方式和單階段檢測的特性，使得YOLO算法具有更快的檢測速度和更高的準確率。YOLOv1結構：YOLOv1的網絡結構包含24個卷積層，用于對輸入圖像進行特征提取，不斷地提取圖像的抽象特征。此外，還有2個全連接層，第一個全連接層將卷積得到的分布式特征映射到樣本標記空間，把輸入圖像的所有卷積特征整合到一起；第二個全連接層將所有神經元得到的卷積特征進行維度轉換，最后得到與目標檢測網絡輸出維度相同的維度。最終，YOLOv1輸出的檢測結果為SxSx(B*5+C)的形式，其中S為網格數量，B為每個網格的預測框數量（在YOLOv1中為2），5為預測框的位置和置信度信息（包括中心點坐標x、y，寬高w、h，以及置信度c），C為類別數量（針對數據集的種類數量）。2簡述目標檢測深度學習模型。答案：目標檢測深度學習模型是計算機視覺領域的重要工具，用于從圖像或視頻中自動識別出特定目標的位置和類別。以下是一些常見的目標檢測深度學習模型：YOLO系列：包括YOLOv1、YOLOv2（YOLO9000）、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv7等，它們以速度快、準確率高而著稱，廣泛應用于實時目標檢測和自動駕駛等領域。EfficientDet：使用了高效的主干網絡和一組新的檢測頭，設計初衷是運算高效準確，能夠高精度實時檢測物體。RetinaNet：使用了FPN（特征金字塔網絡）和新的焦點損失函數，旨在解決目標檢測中前景和背景示例不平衡的問題，從而提高檢測準確性。FasterR-CNN：使用RPN（區域候選網絡）來生成候選對象位置，然后使用第二個網絡對所提出的區域進行分類并細化位置。FasterR-CNN以其高精度而聞名，經常用于圖像和視頻中的目標檢測。MaskR-CNN：在FasterR-CNN的基礎上加了一個用于預測目標分割Mask的分支，該模型使用第三個網絡為每個檢測到的對象生成像素級Mask。MaskR-CNN以其在目標檢測中的高精度而聞名，并且也可以用于實例分割。CenterNet：使用熱圖來預測每個對象的中心，然后使用第二個網絡來預測目標的大小和方向。CenterNet以其在目標檢測方面的高精度和高效性而聞名。DETR：即DetectionTransformer，使用基于Transformer的架構，可以處理高度重疊的對象，無需先驗框或最大抑制。SSD：即SingleShotMultiBoxDetector，使用單個網絡來預測對象的位置和類別，實現了高精度的目標檢測，并且可以在低端設備上實時運行。3簡述目標檢測的含義。答案：目標檢測是計算機視覺領域的一個核心任務，旨在找出圖像或視頻中的所有感興趣目標（物體），并確定它們的類別和位置。這一任務融合了圖像分類和定位兩個子任務，要求算法能夠同時解決“是什么？”和“在哪里？”的問題。目標檢測技術在現實生活中有著廣泛的應用，包括但不限于安全監控、智能交通、智能零售、醫療影像分析等領域。4簡述傳統目標檢測的流程。答案：傳統目標檢測主要分為以下幾個步驟：區域選擇：生成一系列候選框，這些候選框可能包含目標物體。傳統方法常采用滑動窗口的方式，通過不同大小和長寬比的窗口在圖像上滑動來生成候選框。特征提取：對候選框內的圖像進行特征提取，提取出能夠描述物體特性的特征向量。傳統方法常采用手工設計的特征，如SIFT、Haar-like、HOG等。分類器：使用分類器對提取出的特征向量進行分類，判斷候選框內是否包含目標物體以及目標物體的類別。常見的分類器有支持向量機（SVM）、KNN算法、神經網絡（NN）等。非極大值抑制（NMS）：對于多個重疊的候選框，只保留其中置信度最高的框，以去除冗余的檢測結果。非極大值抑制通過比較候選框之間的重疊程度和置信度來實現。以上步驟共同構成了傳統目標檢測的基本流程，但需要注意的是，傳統方法在計算復雜度、魯棒性和準確性等方面存在一定的局限性。隨著深度學習技術的發展，目標檢測領域已經取得了顯著的進步和突破。1、YOLO算法屬于Two-stage目標檢測算法？A正確B錯誤正確答案：B填空題1目標檢測的三個階段包括

，

，正確答案：區域選擇；特征提取；分類

江蘇開放大學計算機視覺060731第四次形考作業單選題1、PixelRNN的核?思想為預測圖像中像素值的（）A、條件分布B、灰度值C、聯合分布D、邊緣分布正確答案：A2、GAN的?成?絡的算法流程不包括（）A、將假樣本輸?判別器，希望得到接近真樣本的?得分B、將?成?絡的參數傳?判別?絡C、?成隨機變量，并?成假樣本D、優化?成?絡，最?化損失函數正確答案：B3?格遷移實現過程中，需要通過圖像特征圖的Grammatrix，計算?格損失。通過卷積層，得到內容圖的特征圖為：X=[341331]，可計算出的Grammatrix為（）A、G=[34121257672]B、G=[1821621257672]C、G=[336437112]D、G=正確答案：B4、ConditionalGatedPixelCNN的改進?向主要在于（）A、?成多樣化的圖像B、提??成圖像的質量C、定向?成某種類別的圖像D、提?計算速度正確答案：C5、下列關于?格遷移算法的描述，錯誤的是（）A、損失函數由內容損失和?格損失兩部分組成B、特征圖由內容圖和?格圖各?經過卷積神經?絡后得到C、最?化內容損失，可以使?成圖的特征圖接近于內容圖的特征圖，保留圖像?格D、深層卷積層得到的內容圖的特征圖，更加抽象正確答案：C多選題1、下列關于變分?編碼器的描述，正確的是（）A、?成?絡的主要任務是?成新的隱變量B、推斷?絡的主要任務是近似推斷隱變量的后驗分布C、KL散度?于度量兩個變量之間的距離D、變分下界是原始樣本的對數似然函數的下界正確答案：B；D2、PixelRNN采?了DiagonalBiLSTM和ResidualConnections等結構，下列關于其描述正確的是（）A、當PixelRNN?絡較深時，采?ResidualConnections能夠提?收斂速度B、DiagonalBiLSTM將輸?圖映射到另?空間C、DiagonalBiLSTM將像素點前后的所有的像素值納?計算D、RGB圖像中，R通道會受到G和B通道的像素值的影響正確答案：A；B3、下列關于圖像?成技術的描述，正確的是（）A圖像?成屬于?監督學習任務B圖像?成技術只能?成相似圖像，不能?于視頻預測C原始數據集的真實分布可以直接求出D使?圖像?成技術，可以修復圖像正確答案：A；D4變分?編碼器的結構，主要分為兩部分（）A推斷?絡B?成?絡C檢測分?D模板分?正確答案：A；B5、PixelCNN在PixelRNN的基礎上進?了改進，下列說法正確的是（）A、PixelCNN使?掩膜卷積核，避免像素點受到后?成的像素值的影響B、PixelCNN使?池化層，并?計算圖像區域的特征C、RowLSTM和DiagonalLSTM需要逐層順序計算D、在訓練、測試和?成圖像時，PixelCNN具有并?計算的優勢正確答案：A；C6下列關于?成對抗?絡（GAN）的描述，正確的是（）A、GAN?絡結構主要分為：?成?絡和判別?絡B、判別?絡的任務是：?成接近真實樣本的數據，并判斷圖像?成效果C、?成?絡的任務是：判斷輸?的數據是否為真實樣本D、判別?絡對輸?的假樣本和真樣本打分，使真樣本得分?，假樣本得分低正確答案：A；D簡答題1簡述圖像生成的含義及主要方法。答案：含義：圖像生成是指使用計算機算法生成圖像的過程，這些圖像可以是真實的照片、繪畫、3D渲染或者是完全想象的圖像。主要方法：基于規則的圖像生成：通過手動設計規則來生成圖像，如計算機圖形學中的幾何建模，通過定義幾何形狀、光照、材質等參數來生成圖像。基于統計學的圖像生成：通過對大量圖像數據進行分析，學習數據中的規律，然后使用這些規律來生成新的圖像，如基于紋理的方法和基于樣式的方法。基于深度學習的圖像生成：利用神經網絡模型進行訓練，以學習輸入圖像和輸出圖像之間的映射關系，常見的模型有生成對抗網絡（GAN）、變分自編碼器（VAE）等。2簡述PixelRNN的基本原理。答案：PixelRNN是一種基于循環神經網絡（RNN）的像素級生成模型，通過逐個像素地生成圖像來構建完整的圖像。其核心思想是將圖像中的像素視為序列，并利用RNN的能力來捕捉像素之間的依賴關系。PixelRNN按像素的行列順序生成圖像，每次生成一個像素，并將其作為下一個像素的上下文信息。使用長短期記憶（LSTM）單元來捕捉像素之間的長期依賴關系，并在LSTM層周圍引入了殘差連接以提高深層網絡的訓練效果。3簡述風格遷移及主要方法。答案：風格遷移：是指將一種圖像的風格應用到另一種圖像上的過程，從而生成具有新風格的圖像。主要方法：基于筆劃的渲染：在數字畫布上增加虛擬筆劃以渲染具有特定樣式的圖片，應用場景大多限定在油畫、水彩、草圖等。圖像類比方法：學習一對源圖像和目標圖像之間的映射，以監督學習的方式定位風格化圖像。圖像濾波方法：采用一些組合的圖像濾波器（如雙邊和高斯濾波器等）來渲染給定的圖片。紋理合成方法：在源紋理圖像中增加相似紋理的過程，但僅利用低級圖像特征，限制了性能。神經風格遷移（NST）：分為基于在線圖像優化的慢速神經網絡方法和基于在線模型優化的快速神經網絡方法。前者通過逐步優化圖像來實現風格遷移和圖像重建，后者優化了生成離線模型并使用單個前向傳遞產生風格化圖像。4簡述DCGAN網絡結構。答案：DCGAN是深度卷積生成對抗網絡（DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks）的簡稱，是生成對抗網絡GAN中一種常見的模型結構。DCGAN中的生成器和判別器都是神經網絡模型，其中生成模型使用卷積神經網絡，判別模型也使用卷積神經網絡。DCGAN使用帶步長的卷積取代池化層進行下采樣，使用轉置卷積進行上采樣，激活函數為LeakyReLu，并使用BatchNormalization進行標準化。DCGAN的生成模型目標是最小化判別模型D的判別準確率，而判別模型目標是最大化判別模型D的判別準確率。5最少給出三類具有代表性的生成模型。答案：DALL-E2：來自OpenAI的生成模型，在零樣本學習上做出大突破，使用CLIP模型和基于Transformer對圖像塊建模的方法，取得了不錯的生成效果。StableDiffusion：由慕尼黑大學的CompVis小組開發，基于潛在擴散模型打造，可以通過在潛表示空間中迭代去噪以生成圖像，并將結果解碼成完整圖像。Imagen：來自谷歌的生成模型，基于Transformer模型搭建，其中語言模型在純文本數據集上進行了預訓練，通過增加語言模型參數量來提升生成效果。這些生成模型在圖像生成領域具有廣泛的應用和重要的研究價值。判斷題1、VAE（變分自編碼器）是Kingma等人基于馬爾科夫鏈提出的生成模型？A正確B錯誤正確答案：B

江蘇開放大學計算機視覺060731第五次形考單選題1特征臉法和基于?何特征的?臉識別?法，都是常?的傳統?臉識別?法，下列相關描述錯誤的是（）A使?特征臉法時，每個?臉都可以表示為特征臉的線性組合B使?基于?何特征的?臉識別?法時，需要對臉部主要器官進?定位C使?基于?何特征的?臉識別?法時，不需要采?分類器進??臉識別D使?特征臉法時，需計算?臉圖像的特征向量，即“特征臉”正確答案：C2下圖為?臉識別算法DeepFace的?絡結構，紅?框內為卷積層和池化層，?于對?臉進?特征提取，下列相關說法錯誤的是（）A、輸?C1卷積層的圖像要求像素??相同B、C3、L4卷積層使?參數不共享的卷積核C、C1卷積層的主要?的是提取?臉低層次的特征D、L5卷積層使?參數不共享的卷積核正確答案：B3、DeepFace算法選擇（）基準點進行檢測。A7B6C4D5正確答案：B4下圖為DeepID進?特征提取時，卷積神經?絡的輸?數據，即?臉圖像經過處理后，得到的多個Patch。?張?臉圖像輸?卷積神經?絡的Patch不包括（）A該?臉圖像轉換后的灰度圖像B與該?臉相似的，其他?臉的圖像C?臉不同區域的圖像，如眼睛、??部分圖像D同?圖像經過放縮得到的不同尺度的圖像正確答案：B5采?深度學習?法進??臉識別時，通常包括以下四個步驟，下列排序正確的是（）a.?臉對?b.?臉表征c.?臉檢測d.?臉匹配A、bdacB、abcdC、cabdD、cbad正確答案：C6下圖具體展示了使?深度學習?法，進??臉識別的流程，下列相關說法錯誤的是（）A、C處進??臉匹配，矯正?臉的形態，和數據庫中的圖像進?匹配B、B處檢測?臉特征點的位置C、A處進??臉檢測，確定?臉在圖像中的??和位置D、D處進??臉表征，提取?臉特征信息正確答案：A多選題1、DeepID算法可以使?聯合?葉斯、神經?絡兩種?法進??臉驗證，下列相關描述錯誤的是（）A、神經?絡算法將需要對?的兩張圖像，聯合輸??絡，進?特征提取B、神經?絡算法得到的不同?臉的特征相似度較?、同??臉的特征相似度較低C、聯合?葉斯算法假設?臉特征為兩個相關性較?的?斯分布之和D、聯合?葉斯算法采?EM算法估計參數正確答案：B；C2、FaceNet可以?于?臉驗證、識別和聚類，下列相關描述錯誤的是（）A、FaceNet中圖像嵌?的過程，是指計算特征向量的相關性B、FaceNet中，圖像相似度與圖像的空間距離?關，與提取的特征有關C、FaceNet將圖像映射到歐??得空間，再進?計算D、FaceNet在經典?臉數據集LFW上能夠達到較?的識別準確率正確答案：A；B3、基于?何特征的?臉識別?法的計算過程包括（）A、計算?臉特征點之間的距離B、定位?臉眼、?、?等器官C、采?主成分分析，計算?臉特征向量D、計算多個?臉的“平均臉”正確答案：A；B4、DeepFace是經典的?臉識別算法，下列描述正確的是（）A、DeepFace對?臉進?3D對?的?的是將?臉圖像更?體化B、DeepFace通過卷積神經?絡實現?臉2D對?C、DeepFace?絡中的第?層卷積，?于提取低層次的特征D、在使?DeepFace?絡中后三個卷積層學習?臉部眼、?、嘴的特征時，應采?不同的卷積核學習，且參數不共享正確答案：C；D5、如今?臉識別算法越來越受到重視，下列關于?臉識別的描述，錯誤的是（）A、作為?物特征識別對象，?臉具有穩定、便捷、不易偽造等優點B、特征臉法是常?的深度學習?法，?以進??臉識別C、?臉識別是通過提取?臉圖像的信息，進?身份驗證D、悲傷、快樂等表情不會對?臉識別