计算机视觉暑期实习面经
记录一下这次的找实习之旅~~~
今年算法岗竞争也太激烈了吧，神仙打架(劝退，如果不是真心热爱就不要入坑了)， 找实习找的心累(找了差不多2个月)。
投了大概20多家吧，只有4家跟我面试。 本来4月20字节跳动面试的，但是找实习找的太累了，又听说字节跳动面试都是算法题，怕了，直接翘了。
拿到海康offer(智能算法部)，商汤offer(自动驾驶)
顺便附上知乎专栏链接：感兴趣的可以关注一下~（商汤面试的时候一个面试官看了我的专栏，问了个问题，强行宣传一波，哈哈哈）
https://zhuanlan.zhihu.com/c_1038033491476262912
海康威视
第一轮电话面试（3月15号 20min）
自我介绍
讲一下比赛
说一下faster-rcnn的整个从输入到输出的框架流程
说一下rpn的原理
比赛中遇到了什么困难
针对小目标的解决措施
如何解决类内的检测
focal loss具体怎么操作的
还有什么其他困难
有什么问题要问我的吗
项目啊，地点啊，科研
第二轮电话 hr面 (3月20号 12min)
为什么想来海康实习
项目是怎么合作的
项目中遇到了什么困难
比赛是怎么做的
为什么参加比赛
比赛中遇到了什么困难
除了快速学习，比赛的最大收获是什么
还投了哪些公司
实习时间多长
有什么问题要问的吗
旷视
第一轮电话面试(3月22号 52min)
自我介绍
介绍一下项目：提问 关键点怎么提取的？具体讲讲canny算子的算法，非极大抑制怎么操作的
说一说比赛
讲一下SENet的模块，为什么有性能提升，有什么好处
讲一下Focal loss 的2个参数有什么作用
讲一下FPN为什么能提升小目标的准确率
对One-stage的模型有没有了解
说一说One-stage和Two-stage两者有什么特点
说一说SSD具体是怎么操作的
还关注哪些方向
用什么编程语言
还有什么问题吗？
蚂蚁金服
第一轮电话面试（3月25号 26min）芝麻信用
感觉面试官跟我做的不一样，尬聊。。。。
第二轮电话面试（3月29号 37min）
自我介绍
项目：canny，关键点是如何提取的，关键点是如何匹配起来的
比赛：
分类和定位的不一致具体是什么
Faster-RCNN比起RCNN有什么改进的地方
Faster-RCNN如何进行一次计算
RoI Pooling如何操作
如果有很长，很小，或者很宽的目标，应该如何处理
FPN具体是怎么操作的
FPN的特征融合具体是怎么做的
FPN的特征融合为什么是相加操作呢
Soft-NMS是如何操作的
Softmax是什么，公式是什么样的
Softmax的梯度是什么
BN原理
用过caffe吗
Pytorch的卷积是如何实现的
用C++吗
主要用什么语言
还知道哪些传统计算机视觉的算法
SIFT原理
SIFT如何保持尺度不变性的
第三轮电话面试（4月2号30min）说是调部门了，调到了支付宝人脸
说比赛
比赛数据量多大
说一个比较熟悉的网络
对移动端的网络有没有什么了解
Focal loss怎么操作的
IoUNet怎么操作的
Soft-NMS怎么操作的
比赛模型还做了哪些修改
FPN的相加操作有没有尝试其他操作
对SSD和YOLO有没有什么了解
对SSD做过什么实验
对attention有什么了解
对跟踪有没有什么了解
想做哪些方向呢
期望的实习地点是哪里
有什么想问的吗
第4轮电话面试(4月4号25min)
自我介绍
说一下比赛
说一下focal loss的原理
介绍一下目标检测有哪些方向，最近的一些新的进展
说一下Soft-NMS的原理
说一下视觉的attention
平常是如何学习的
用C/C++吗
本来是有code的，但是他那边的code的链接好像有点问题，就没有写code了
python多线程有了解吗
引用和指针的区别
Pytorch中的卷积是怎么实现的
有什么想问的
第5轮电话面试(4月4号31min)
跟4面差不多
说比赛
比赛的数据集数量是怎么分布的
小目标占比如何
为什么说SENet泛化性好
SENet为什么效果好
FPN是怎么提升小目标检出率的
项目是一个什么问题呢
大目标如果有2个候选框和gt重合应该怎么处理
BN是解决什么问题的
BN为什么有效
什么时候开始接触这个方向的
学过哪些课程
学过机器学习吗
问了什么时候去实习
商汤
第一轮微信电话面试(4月9号 60min)
自我介绍
项目，追问细节
比赛
(比较乱，比较难提炼出问题，就记录几个问题清楚一点的)
InceptionV1为什么能提升性能
RPN哪里也可以提升小目标检出率
为什么说resnet101不适用于目标检测
小目标在FPN的什么位置检测
sigmoid和softmax的区别
detnet原理
一道算法题：输入一个文件，等概率输出某一行，只能顺序遍历
手写nms
还有什么问题吗
第二轮微信电话面试(4月9号 23min)
自我介绍
项目：最大的创新点是什么
比赛
SENet原理
Focal Loss 原理
Faster RCNN原理
用的roi pooling 还是roi align
IoUNet的原理
有了解过单阶段的检测器
说一下SSD的原理
还知道哪些轻量级的检测器
知道大网络用来学习小网络的方法吗
对分割有没有了解
用的什么机器(GPU)
比赛排名多少
用的什么模型
还有什么问题吗
第三轮微信电话面试(4月16号 50min)
自我介绍
什么时候开始接触CV课程
有没有上过CV的相关课程
比赛描述
SENet原理
SENet接在ResNet还有Inception的什么位置呢
IOUNet能有多少提升
NMS和soft-NMS原理
比赛遇到了什么不work的地方
假如一个图片中有一个很大的目标还有一个很小的目标，你会怎么处理呢
多尺度训练如何设置
为什么设置长边为固定的1600呢
看了我的知乎专栏问的：anchor-free为什么重新火起来
介绍一下SSD和Faster-RCNN，说一下异同点
Faster-RCNN的回归目标是如何定义的
Faster-RCNN用的什么loss
smooth L1 loss为什么更有效
SGD、Adam之类优化的原理
BN、IN、LN、GN原理，BN为什么有效
Python有哪些常用的库报一遍
说一下使用Pytorch对cifar10数据集分类的整个代码流程，构建模型的过程是怎么样的
会C++吗
github的常用操作：上传、合并、分支之类的
linux的常用操作：查看文件大小、删除文件、查看文件行数、假如文件中有很多文件，每个文件中又有很多文件，如何删除全部文件
SiamRPN原理
还有什么问题吗
说好的简单聊一下实习意向和时间，怎么就变成技术面了呢，哭~
感觉是来打击我的，打破我原有的认知(觉得自己好菜啊)
提出一个解决方法，然后挑战我，我又提出另一个解决方法，继续挑战我…循环，大佬总能提出方法中的漏洞，哭，自闭了
可能嫌我太菜了，反正答不出来，换个问题
有没有修改过轻量级的模型
讲一下轻量级的模型
受益匪浅~~~
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