1. 图像处理基础
A. 图像分辨率是指图像的尺寸大小，以像素为单位表示。 B. 图像文件格式有JPEG、PNG、BMP等。 C. 图像去噪方法有平滑滤波、中值滤波等。 D. 图像压缩是通过 lossy 压缩实现减小图像文件大小的方法。
2. 特征提取与表示
A. 特征提取是计算机视觉中从图像中提取有用信息的过程。 B. 特征表示是将特征数字化的过程，如将特征映射到向量空间。 C. 常用的特征提取算法有SIFT、HOG、LBP等。 D. 特征表示的目的是让计算机能够理解和处理特征。
3. 目标检测与识别
A. 目标检测是从图像或视频中确定存在哪些目标的过程。 B. 目标识别是在确定目标的基础上，识别出目标的类别。 C. 常用的目标检测算法有R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 D. 常用的目标识别算法有SVM、KNN、决策树等。
4. 图像分割
A. 图像分割是从图像中划分出不同区域的过程。 B. 常用的图像分割算法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。 C. 图像分割的应用领域包括医学影像分析、自动驾驶等。 D. 计算机视觉中的目标分割通常需要依赖深度学习技术。
5. 特征匹配
A. 特征匹配是计算机视觉中用于找到两幅图像间相似特征的过程。 B. 常用的特征匹配算法有暴力匹配、FLANN等。 C. 特征匹配的结果可以用于计算两幅图像间的相似度。 D. 特征匹配在目标识别和手写字符识别等领域有广泛应用。
6. 神经网络基本结构
A. 神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。 B. 每一层的神经元都负责处理一部分输入信息。 C. 激活函数是神经网络中用于引入非线性因素的函数。 D. 损失函数用于衡量模型预测结果与实际结果之间的差距。
7. 卷积神经网络（CNN）原理
A. CNN主要用于图像分类和目标检测任务。 B. CNN通过卷积操作提取图像特征。 C. 池化操作用于降低特征图的维度和复杂度。 D. 全连接层将特征图映射到类别概率分布上。
8. 深度学习模型评估与优化
A. 交叉验证是评估模型性能的重要方法。 B. 过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在未知数据上表现较差的情况。 C. 正则化是防止模型过拟合的方法之一。 D. 早停是一种防止模型过拟合的技术。
9. 反向传播算法
A. 反向传播算法用于计算模型参数的梯度。 B. 通过反向传播算法可以更新模型参数以最小化损失函数。 C. 反向传播算法涉及到链式法则和梯度下降法。 D. 反向传播算法的关键在于计算每个神经元的梯度。
10. 优化器
A. 优化器用于更新模型参数以最小化损失函数。 B. 常见的优化器有梯度下降、Adam、RMSProp等。 C. 优化器的选择会影响模型的收敛速度和性能。 D. 混合精度优化器可以在保持精度的同时提高运算效率。
11. 物体检测
A. 物体检测是计算机视觉中的一种重要任务。 B. 常用的物体检测算法有R-CNN、Fast R-CNN、YOLO等。 C. 物体检测的应用领域包括无人驾驶、智能监控等。 D. 深度学习技术使得物体检测的准确率得到了显著提升。
12. 语义分割
A. 语义分割是计算机视觉中的一种重要任务。 B. 常用的语义分割算法有FCN、SegNet、U-Net等。 C. 语义分割的应用领域包括城市规划、医学影像分析等。 D. 深度学习技术使得语义分割的准确率得到了显著提升。
13. 实例分割
A. 实例分割是计算机视觉中的一种重要任务。 B. 常用的实例分割算法有Mask R-CNN、SOLO等。 C. 实例分割的应用领域包括行人检测、场景理解等。 D. 深度学习技术使得实例分割的准确率得到了显著提升。
14. 人脸识别
A. 人脸识别是计算机视觉中的一种重要任务。 B. 常用的人脸识别算法有LBPHANet、FaceNet等。 C. 人脸识别的应用领域包括安全检查、人脸支付等。 D. 深度学习技术使得人脸识别的准确率得到了显著提升。
15. 行为识别
A. 行为识别是计算机视觉中的一种重要任务。 B. 常用的行为识别算法有CNN、LSTM等。 C. 行为识别的应用领域包括智能家居、安防监控等。 D. 深度学习技术使得行为识别的准确率得到了显著提升。
16. TensorFlow
A. TensorFlow是由Google开发的一个开源深度学习框架。 B. TensorFlow支持多种编程语言，包括Python、C++等。 C. TensorFlow提供了丰富的API和工具，方便用户进行模型设计 and training。 D. TensorFlow在机器学习和深度学习领域有着广泛的应用。
17. PyTorch
A. PyTorch是由Facebook开发的一个开源深度学习框架。 B. PyTorch支持动态计算图，方便用户进行模型的构建和调试。 C. PyTorch提供了丰富的API和工具，方便用户进行模型设计 and training。 D. PyTorch在机器学习和深度学习领域有着广泛的应用。
18. Keras
A. Keras是一个高层神经网络API，它可以运行在TensorFlow、Theano、CNTK等后端之上。 B. Keras提供了丰富的API和工具，方便用户进行模型设计 and training。 C. Keras可以快速搭建和训练神经网络模型，简化模型设计和训练的过程。 D. Keras在机器学习和深度学习领域有着广泛的应用。
19. MXNet
A. MXNet是一个用于深度学习和机器学习的灵活、高效的开源框架。 B. MXNet支持多种编程语言，包括Python、C++等。 C. MXNet提供了丰富的API和工具，方便用户进行模型设计 and training。 D. MXNet在机器学习和深度学习领域有着广泛的应用。二、问答题
1. 什么是图像处理基础？
2. 特征提取与表示是什么？
3. 什么是目标检测？
4. 什么是卷积神经网络（CNN）？
5. 深度学习模型评估与优化的目的是什么？
6. 什么是实例分割？
7. 什么是人脸识别？
8. 什么是行为识别？
9. TensorFlow、PyTorch、Keras、MXNet这四个深度学习框架有什么区别？
10. 如何使用深度学习框架实现目标检测？
参考答案
选择题：
1. A、B、D 2. A、B、C、D 3. A、B、C 4. A、B、C、D 5. A、B、C、D 6. A、B、C、D 7. A、B、C、D 8. A、B、C、D 9. A、B、C、D 10. A、B、C、D
11. A、B、C、D 12. A、B、C、D 13. A、B、C、D 14. A、B、C、D 15. A、B、C、D 16. A、B、C、D 17. A、B、C、D 18. A、B、C、D 19. A、B、C、D
问答题：
1. 什么是图像处理基础？
图像处理基础是计算机视觉中的一部分，主要涉及对图像进行操作和处理的技术和方法。常见的图像处理技术包括图像增强、滤波、边缘检测、形态学操作等。
思路
：首先了解图像的基本概念，然后深入研究各种图像处理方法及其应用。
2. 特征提取与表示是什么？
特征提取是从原始数据中提取出有用信息的过程，通常用于将数据转化为适合机器学习算法处理的形式。特征表示是将特征提取出来的特征用数值或符号表示出来的过程，以便于机器学习算法对其进行处理。
思路
：了解特征提取与表示的概念，掌握常见的特征提取方法和表示方法。
3. 什么是目标检测？
目标检测是指从图像或视频中自动识别并定位出感兴趣的物体或目标的过程。目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，广泛应用于自动驾驶、智能监控等领域。
思路
：理解目标检测的概念，熟悉目标检测的基本流程和技术。
4. 什么是卷积神经网络（CNN）？
卷积神经网络（CNN）是一种特殊的神经网络结构，主要用于图像分类、物体检测、语义分割等计算机视觉任务。CNN的主要特点是具有局部感知和权值共享的特点。
思路
：理解卷积神经网络（CNN）的概念，掌握CNN的基本结构和运作原理。
5. 深度学习模型评估与优化的目的是什么？
深度学习模型的评估和优化主要是为了提高模型的性能和泛化能力，减少过拟合和过拟合现象，从而更好地适应实际应用场景。
思路
：了解深度学习模型评估与优化的目的，学会使用常见的评估指标和优化方法。
6. 什么是实例分割？
实例分割是指将图像中的多个目标分割成单独的区域，每个区域都包含目标的边界和内部像素值等信息。实例分割是计算机视觉中的一个重要任务，常用于行人检测、车辆检测等场景。
思路
：理解实例分割的概念，熟悉实例分割的基本技术和方法。
7. 什么是人脸识别？
人脸识别是指通过计算机技术和算法对图像或视频中的人脸进行自动识别和验证的过程。人脸识别是计算机视觉领域的一个热门研究方向，广泛应用于安全检查、生物识别等领域。
思路
：了解人脸识别的概念，熟悉人脸识别的基本流程和技术。
8. 什么是行为识别？
行为识别是指通过对视频或图像序列进行分析，自动识别出其中的行为或活动。行为识别是计算机视觉中的一个重要任务，常用于智能监控、安防等领域。
思路
：理解行为识别的概念，熟悉行为识别的基本流程和技术。
9. TensorFlow、PyTorch、Keras、MXNet这四个深度学习框架有什么区别？
这四个深度学习框架各有特点和优势，选择哪个框架主要取决于具体的应用需求和个人喜好。TensorFlow是由谷歌开发的一个全面而强大的深度学习框架，PyTorch则是由Facebook开发的一个灵活且易于使用的深度学习框架，Keras是一个简洁易用的深度学习框架，适用于快速构建和测试模型，而MXNet则是一个高效 scalable的深度学习框架，特别适用于大规模数据和模型训练。
思路
：了解各个深度学习框架的特点和优势，根据具体需求做出选择。
10. 如何使用深度学习框架实现目标检测？
使用深度学习框架实现目标检测主要包括数据准备、模型设计、模型训练和模型测试等步骤。在模型设计阶段，需要选择合适的网络结构，如Fast R-CNN、YOLO等，并对网络参数进行调整以达到最佳效果。在模型训练阶段，需要将训练集数据输入到网络中进行训练，同时进行数据增强和样本筛选等操作以提高模型的泛化能力。在模型测试阶段，需要使用测试集数据对模型进行评估，计算模型的准确率、召回率等指标以判断模型的性能。
思路
：理解目标检测的具体步骤和实施方法，熟悉深度学习框架的使用方法。
