2026下半年计算机视觉工程师（目标检测）YOLO算法真题.doc

2026下半年计算机视觉工程师（目标检测）YOLO算法真题

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题 共40分）
（总共8题，每题5分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填写在括号内）

w1. YOLO算法中，关于特征提取部分，以下说法正确的是（ ）
A. 只能使用卷积神经网络进行特征提取
B. 传统的手工特征提取方法效果更好
C. 不同版本的YOLO算法在特征提取网络结构上有所不同
D. 特征提取后不需要进行下采样操作

w2. 在YOLO算法中，检测框的预测是基于（ ）
A. 图像的颜色信息
B. 特征图上的位置和大小
C. 图像的纹理信息
D. 图像的边缘信息

w3. YOLO算法的优点不包括以下哪一项（ ）
A. 速度快
B. 准确率高
C. 对小目标检测效果好
D. 易于训练

w4. 以下哪个不是YOLO算法的版本（ ）
A. YOLOv1
B. YOLOv2
C. YOLOv3
D. YOLOv5s+

w5. 在YOLO算法中，对于目标类别的预测是通过（ ）
A. 计算图像的直方图
B. 对特征图进行分类操作
C. 分析图像的形状
D. 统计图像的像素值分布

w6. YOLO算法在处理多尺度目标时，采用的方法是（ ）
A. 只检测大尺度目标
B. 只检测小尺度目标
C. 使用不同尺度的特征图进行检测
D. 忽略多尺度问题

w7. 以下关于YOLO算法中损失函数的说法，错误的是（ ）
A. 包含位置损失
B. 包含类别损失
C. 不考虑目标的置信度损失
D. 综合考虑多种因素的损失

w8. YOLO算法在实际应用中，为了提高检测效果，可以采取的措施不包括（ ）
A. 增加训练数据
B. 调整网络超参数
C. 减少图像分辨率
D. 采用数据增强技术

第II卷（非选择题 共60分）

w9. （10分）简述YOLO算法的基本原理。

w10. （15分）对比YOLOv3和YOLOv4在网络结构和性能上的差异。

w11. （15分）在YOLO算法中，如何处理目标的遮挡问题？请简要说明。

材料：在实际的目标检测场景中，经常会遇到目标被遮挡的情况，这给YOLO算法的检测带来了挑战。

w12. （20分）结合材料，阐述当目标部分被遮挡时，YOLO算法可能出现的问题以及相应的解决思路。

答案
w1. C
w2. B
w3. C
w4. D
w5. B
w6. C
w7. C
w8. C

w9. YOLO算法将输入图像划分为多个网格，每个网格负责预测目标的位置、大小和类别。通过卷积神经网络提取图像特征，在特征图上每个网格预测多个边界框及其置信度，同时预测目标类别概率。根据预测结果与真实标签计算损失，通过反向传播更新网络参数，最终实现对目标的检测。

w10. YOLOv3采用了Darknet-53网络结构，引入了多尺度特征融合来检测不同大小目标，性能上速度较快，对常见目标检测效果较好。YOLOv4在网络结构上进一步优化，采用了CSPDarknet53骨干网络，增加了数据增强和训练技巧，性能上在准确率和速度上都有提升，尤其对小目标检测能力增强。

w11. 可以通过增加网络对上下文信息的捕捉能力来处理遮挡问题。比如改进特征提取网络，使其能更好地利用周围环境信息辅助判断目标。也可以在训练数据中增加更多有遮挡情况的样本，让网络学习到遮挡情况下目标的特征模式。还可以结合其他目标检测方法，如先利用一些全局特征初步定位目标，再用YOLO算法进行精确检测，以提高对遮挡目标的检测成功率。

w12. 当目标部分被遮挡时，YOLO算法可能出现检测框定位不准确，因为遮挡部分影响了对目标完整形状和位置的判断。类别预测也可能出错，被遮挡部分特征缺失导致分类困难。解决思路包括：一方面改进网络结构，增强对遮挡目标特征的提取和分析能力；另一方面，利用数据增强技术，生成更多有遮挡情况的训练数据，让网络学习到遮挡目标的特征模式，从而提高在遮挡情况下的检测效果。