计算机视觉常见面试题
时间: 2025-07-05 09:11:30 浏览: 4
### 常见计算机视觉面试问题及解答
#### 什么是计算机视觉?与图像处理的区别?
计算机视觉(CV)是让计算机理解图像或视频的内容,例如识别人脸、检测物体、跟踪目标等。图像处理(Image Processing)主要关注图像增强、去噪、变换等底层处理[^1]。
#### 卷积神经网络(CNN)的基本结构及其作用
卷积神经网络(CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别和分类任务中。其主要组成部分包括:
- **卷积层**:使用卷积核进行特征提取和特征映射。
- **激活函数**:增加非线性映射,常用的激活函数有ReLU、Sigmoid、Tanh等。
- **池化层**:对输入的特征图进行压缩,一方面使特征图变小,简化网络计算复杂度;一方面进行特征压缩,提取主要特征。
- **全连接层**:连接所有的特征,将输出值送给分类器[^4]。
#### 如何计算卷积操作的计算量和参数量?
假设卷积输入为 $ W \times H \times C $,卷积核大小为 $ K \times K \times N $,输出为 $ W_1 \times H_1 \times C_1 $,则:
- **计算量**:$ W_1 \times H_1 \times C_1 \times K \times K \times C $
- **参数量**:$ C_1 \times K \times K \times C $[^3]
#### 为什么会出现梯度爆炸的问题?
在循环神经网络(RNN)中,每个神经元在不同的时刻都共享一个参数 $ W $,因此在前向和反向传播中,每个神经元的输出都会作为下一个时刻本神经元的输入,从某种意义上来讲相当于对其参数矩阵 $ W $ 作了连乘。如果 $ W $ 中有一个特征值大于1,则多次累乘之后的结果将非常大,自然就产生了梯度爆炸的问题[^5]。
#### 示例代码:实现一个简单的卷积神经网络
以下是一个使用PyTorch实现的简单卷积神经网络示例:
```python
import torch.nn as nn
class SimpleCNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleCNN, self).__init__()
# 定义卷积层
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
# 定义激活函数
self.relu = nn.ReLU()
# 定义池化层
self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
# 定义全连接层
self.fc1 = nn.Linear(16 * 16 * 16, 10)
def forward(self, x):
# 前向传播
x = self.pool(self.relu(self.conv1(x)))
# 展平操作
x = x.view(-1, 16 * 16 * 16)
# 全连接层
x = self.fc1(x)
return x
```
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