商汤20校招CV算法研究员面经【三面+HR面】
很幸运地遇到了和我做的方向非常match的组,boss也很有魅力,极速面试,菜鸡能够过面试很幸运很幸运,不出意外就上岸了吧,给大家分享一下我的面经,可能有些不全,回想起多少写多少
【商汤1面】
1. CornerNet介绍,CornerPooling是怎么做的,怎么解决cornernet检测物体合并为一个框的问题 2. 介绍Mimic知识蒸馏是怎么做的
3. MobileNet 介绍
4. 普通卷积、DW PW卷积计算量推导
5. MobileNet V2中的Residual结构最先是哪个网络提出来的
编程:
1. 之子形打印二叉树
2. MxN的方格中有多少个正方形、多少个矩形、有多少种不同面积矩形
【商汤2面】
1. 在人脸关键点和检测中的mimic是怎么做的?为什么不在logits输出上做?用l2 loss吗?
2. 人脸关键点使用pose做multitask为什么landmark会有提升?
3. 目标检测在工程中应用有没有遇到一些问题?检测类别冲突怎么办?4. 对机器学习了解多吗?
5. 现有两个特征向量,怎么分析他们的相似度?
6. 有没有什么数学方法能够去除特征矩阵中的噪声?
编程:
1. 判断二叉树是否包含另一二叉树
2. 有序数组合并
【商汤3面-leader面】
主要与大boss聊自己的未来规划、对某个大方向做一些自己的分析
1. 介绍你在xx项目中的工作
2. 项目中你用做过SDK和安卓开发,是在这个项目中学的吗?
3. 你认为目前video和知识蒸馏这两个方向的挑战和可以改进的地方在哪
4. RNN为什么long-term dependency做不好
5. 你用了Memory Network,有提升吗
6. 你觉得网络模型和硬件平台是什么关系
7. 未来有什么打算,我带的两个组你想去哪个8. 更想做出一个实用的产品还是做研究
【HR面】
主要介绍了公司的一些情况、福利,询问手中的offer情况,聊天
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2019.08.20 更新:
已收到录用通知书,已提前入职商汤实习,欢迎大家找我内推或咨询,组内还有hc
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