2026年春江苏开放大学计算机视觉第三次形考作业
一、2026年春江苏开放大学计算机视觉第三次形考作业单选题
1、下列有关使⽤R-CNN算法进⾏⽬标检测的步骤，排序正确的是（）
①候选框⽣成：⽤Selective Search算法在图像中⽣成候选框；
②特征提取：提取候选框中的特征；
③类别判断：⽤分类器对候选框中的图像进⾏分类；
④候选框处理：将所有候选框的特征转换为同样⼤⼩。
A、②①④③
B、①②④③
C、①②③④
D、①④②③
正确：D
2、在YOLO模型中，若⼀个⽹格输出的数据维度为7×7×30。其中30个参数中，包含两个边
框各需要的5个参数，其余20个参数表示（）
A、对于20类物体，当前⽹格检测的物体属于每种类别的概率
B、当前⽹格临近的四个边框的需要的参数
C、对于10类物体，两个边框包含每种类别的概率
D、对于20类物体，当前⽹格包含每类物体的个数
正确：A
3、下图中，红⾊边框是包含狗的真实边框，使⽤YOLO模型进⾏⽬标检测时，A、B、C、D、E中负责预测狗的⽹格是（）
A、C
B、B
C、A
D、E
正确：D
4、YOLOv2算法中，维度为26×26×512的特征图经过Passthrough层将其拆，输出的特征维度为（）
A、13×13×512
B、26×26×2048
C、26×26×512
D、13×13×2048
正确：D
5、从理论的⻆度来看，检测物体时，One-stage算法和Two-stage算法的区别在于（）
A、One-stage算法的精度较⾼；Two-stage算法的效率较⾼，计算速度较快
B、Two-stage算法的计算速度和检测精度都⾼于One-stage算法
C、One-stage算法的效率较⾼，计算速度较快；Two-stage算法的精度较⾼
D、One-stage算法的计算速度和检测精度都⾼于Two-stage算法
正确：C
二、2026年春江苏开放大学计算机视觉第三次形考作业多选题
1、Bag of Freebies是⽤⼀些⽐较有⽤的训练技巧来训练模型，不增加模型的复杂度，从⽽不增加计算量，并使得模型取得更好的准确率，常⽤的⽅法有（）
A、训练时⾃适应调整样本损失率，降低识别正确率⾼的样本损失的权重
B、改变边框回归损失函数
C、增强感受野
D、图像增强
正确：A；B；D
2、相较于RoI Pooling，RoI Align能够提⾼检测⽬标的精度，但提⾼效果与数据集相关，下列描述正确的是（）
A、RoI Align使⽤了双线性插值算法，获得特征值
B、RoI Align在图像较少的数据集上提升效果较好
C、在⼩⽬标较多的数据集上，RoI Align的检测效果更好，因为检测⼩物体⽬标受于RoI Pooling的量化
误差的影响更⼤
D、在⼤⽬标较多的数据集上，RoI Align的检测效果更好，因为检测⼤物体⽬标受于RoI Pooling的量化
误差的影响更⼤
复习时可以这样用：
这类资料可以配合图像处理、特征提取、模型训练和识别任务几个模块复习。术语较多时，先把输入、处理过程和输出结果对应起来，比单独背概念更有效。
遇到算法类内容，建议把每个方法解决什么问题、依赖什么数据、有什么局限写在旁边。这样后面复习卷积、边缘检测、目标识别等内容时，逻辑会清楚很多。
如果原资料篇幅较短，复习时更要补上教材中的上下文。短题目往往只给出一个判断点，但课程考查的范围通常还包括概念来源、适用条件和实际例子。
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